L'analyse et la segmentation de l'ombre projetée dans des séquences vidéos acquises par des caméras fixes est un problème étudié vigoureusement par la communauté de vision numérique. En contraste avec d'autres champs tels la modélisation 3D ou la reconnaissance aérienne où l'ombre projetée informe sur le contexte géométrique, dans le cas de la soustraction d'arrière-plan, les ombres projetées sont généralement nuisibles. Souvant identifiées comme des élément d'avant-plan, elles introduisent des distorsions lors de la segmentation des silhouettes, diminuant ainsi les performances d'algorithmes de plus haut niveau tels la reconnaissance et le dénombrement d'objets d'intérêt.

Lors de ce séminaire, nous présenterons un bref survol de l'évolution des algorithmes de détection de l'ombre: des approches basées sur des hypothèses posées à priori jusqu'aux approches basées sur l'apprentissage des conditions d'illuminations. Finalement, une modélisation basée sur les propriétés physiques des surfaces et des sources lumineuses (CVPR 2008) sera introduite et mise en perspective par rapport aux approches existantes.

Les séminaires du LVSN ont lieu le vendredi à 11h30 dans la salle PLT-2744.