THESE DE DOCTORAT Présentée par Hajar BOUIROUGA Titre ...

THESE DE DOCTORAT
Présentée par
Hajar BOUIROUGA
Titre : Reconnaissance des scènes vidéo pour adultes
Discipline : Sciences de l’ingénieur
Spécialité : Informatique et Télécommunications
U.F.R : Informatique et Télécommunications
Période d’accréditation : 2008/2012
Directeur de l’UFR : Prof. Driss ABOUTAJDINE
Directeur de thèse : Prof. Driss ABOUTAJDINE
Soutenance :
Date : 30/06/2012
Heure : 12h00mn
Lieu : Faculté des Sciences Rabat
Devant le jury :
Président :
Driss ABOUTAJDINE, PES, Faculté des Sciences de Rabat.
Examinateurs :
Lhoussaine MASMOUDI, PES, Faculté des Sciences de Rabat.
El Hassane IBN ELHAJ, PES, INPT Rabat.
Sanaa EL FKIHI, PA, ENSIAS Rabat.
Abdallah ADIB, PES, Faculté des Sciences de Mohammedia
Mohamed WAHBI, PES, EHTP Casablanca

Résumé : Le présent travail de thèse a été consacré à la reconnaissance des
vidéos pour adultes. Pour ce faire, il a fallut déterminer un modèle de peau
permettant d’identifier les pixels de peau dans les images constituants la vidéo.
Nous avons proposé une approche d’extraction de caractéristiques pour
l’élaboration d’un modèle de peau basé sur la couleur qui traduit la luminosité
réfléchie par une surface de peau. Notre modèle de peau se distingue des
travaux existants par sa généricité qui résulte d’une part d’une sélection de
variables pertinentes des axes de couleur qui font appel notamment à la
distribution spectrale de couleur, et d’autre part à des corpus significatifs de
pixels de couleur traduisant la diversité de conditions de lumière et la richesse
d’ethnies. L’originalité de nos travaux réside aussi dans l’utilisation conjointe
d’une technique de segmentation basée sur la fusion de trois espaces de
couleurs. Afin d’illustrer la robustesse et la généricité de notre approche, le
modèle de peau issu de nos travaux a été utilisé avec succès dans la détection
des vidéos pour adultes. L’utilisation de notre modèle de peau a permis un gain
en taux de détection par rapport au modèle de peau basé sur une approche
bayesienne. Toujours dans le cadre de la détection de vidéos pour adultes, nous
avons proposé l’intégration de mouvement pour l’extraction de l’arrière plan.
L’utilisation de l’information de mouvement peut être un moyen simple pour
mettre en œuvre une technique rapide de détection de peau dans une vidéo.
Aussi, nous avons pu simplifier le problème de la détection des vidéos pour
adultes en incluant la détection de visage basée sur l’hybridation de deux
méthodes : la détection de couleur de peau et l’appariement du gabarit «template
matching ». En effet, ceci a permis au système mis en œuvre d’analyser
correctement une vidéo et de déterminer les images de celle-ci qui doivent être
traitées. A partir du résultat de cette analyse le système calcule dix descripteurs
sur les régions peau détectées. Ces derniers permettent de générer la région la
plus grande et de la représenter par une ellipse. Pour la phase de classification et
en absence d’une règle générale pour choisir le meilleur classificateur, nous
avons comparé les classificateurs les plus utilisés dans le domaine : les ANN et
les SVM pour vérifier celui le plus adapté à notre cas. Nous avons vérifié lequel
est le meilleur classificateur en utilisant les courbes Receiver Operating
Characteristics et nous avons testé différentes configurations ; en faisant varier
le nombre de couches et la fonction de transfert pour les réseaux de neurones et
le noyau et la valeur de pénalité C pour les SVM. Cette comparaison a montré
que les SVM donnent des résultats de classification significativement meilleurs.
Enfin, la chaîne optimale de reconnaissance des vidéos pour adultes a été
obtenue en utilisant les SVM.
Mots-clefs (6) : Détection de la peau, détection de mouvement, réseaux de
neurones, SVM, descripteurs des images adultes, filtrage vidéo