Suivi du visage et pilotage d'une caméra orientable

En bref...

Orienter automatiquement une caméra mobile vers le visage d'une personne.

En plus détaillé...

Vous disposez d'une caméra orientable dont le signal vidéo est envoyé vers un PC. Le PC est équipé d'une carte d'acquisition vidéo qui numérise le flux vidéo. La carte d'acquisition fournit à votre programme un flux d'images de 768 x 576 pixels RVB à 25 images par secondes. Le PC est également connecté à la tourelle de la caméra par une liaison série (RS-232). La tourelle de la caméra permet de contrôler son champ de vue selon l'axe vertical, l'axe horizontal, et la profondeur de champ (zoom).

Votre programme doit analyser le flux vidéo pour y localiser la présence d'un visage. En fonction de cette position, votre programme doit envoyer des ordres de contrôle à la tourelle pour assurer que la caméra soit en permanence orientée vers le visage. La localisation du visage se fait par détection des pixels de couleur de peau, puis par des techniques simples de filtrage de forme.

Connaissances

Ce projet vous permet de mettre en pratique des connaissances de traitement de l'image et de vision par ordinateur en temps réel ainsi que des connaissances sur le contrôle. De plus, ce projet vous permet d'accroître votre pratique du langage C ou C++ et de la conduite de projets.

Applications

Vous réaliserez votre projet dans le cadre d'une application que vous choisirez. L'application peut être (liste non exhaustive) :

communication médiatisée (visioconférences...)
cameraman automatique
contrôle du point de vue d'une caméra distante
surveillance automatique
étape initiale de la conception de systèmes interactifs perceptifs:
- identification automatique des visages
- lecture sur les lèvres
- détection du point de focalisation du regard sur l'écran
- contrôle d'une interface graphique

Prérequis

Langage C / C++, traitement d'images en C / C++.

Références

"Detecting Faces in Images: A Survey". M. H. Yang, D. J. Kriegman, N. Ahuja. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 24, Num. 1, Jan. 2002. .pdf (1.2 Mb).
"Human skin color clustering for face detection". Kovac, J. Peer, P. Solina, F., EUROCON2003. .pdf (1.4 Mb)

Organisation

Le projet se déroule à plein temps pendant 4 semaines à l'Atelier de Réalité Virtuelle à Montbonnot (plan d'accès à vélo, 2.3 Mb). Les étudiants travaillent en groupe de 3. Chaque groupe est encadré par un tuteur. L'évaluation se fait sur une soutenance (1/2 heure) et un rapport (une dizaine de pages). Vous faites une démonstration de votre système au cours de la soutenance.

Pour plus d'informations, vous pouvez consulter les transparents de la présentation du projet, ou contacter le responsable.

Étudiants inscrits

Florian Wery, Julien Le Corre, Nicolas Saubat (Page du projet)