Option Informatique - CentraleSupélec
2017 - 2018

Auteur : Manon Léger, Emmanuel de Revel, Eymard Houdeville

1. Installation
2. Usage
3. Description

Pré-requis

• Environnement UNIX
• Python 3.6
• OpenCV 2

Installation

git clone https://gitlab.centralesupelec.fr/2014houdevile/spotted_athletes.git
cd spotted_athletes/yolo/darknet
git clone https://github.com/Manon-L/darknet.git
cd darknet
make
cd ../../labeling/OpenLabeling
git clone https://github.com/Cartucho/OpenLabeling.git
cd ../../..

Pour détecter les numéros de dossard sur l'ensemble de test, il suffit d'exécuter demo.py. Pour ré-entraîner le modèle, exécuter Trainer.py.

Ce projet a pour objectif de d'automatiser la reconnaissance de dossards dans les événements sportifs de l'école. Notre problème peut donc être associé à un problème plus vaste où il s'agit de lire un document dans une photo de la vie réelle (plaque d'immatricuation,publicité, captcha...)

Il nous faut repérer entre 0 et n participants par image.

Nous avons constitué un dataset avec:

• Des images trouvées sur internet
• Des images du Night'N'Day de CentraleSupélec

Nous avons donc un fichier avec le nom de l'image <-> les numéros de dossard que l'on y trouve qui nous permet de juger de la qualité de nos prédictions

(A tester aussi: https://supervise.ly/)

Comparaison des méthodes de deep learning pour la détection d'objets (ici coureur puis dossard) : http://cv-tricks.com/object-detection/faster-r-cnn-yolo-ssd/

Repose sur l'idée que les dossards ont toujours en théorie la même forme et la même organisation. SWT n'est pas implémenté encore dans openCV apparemment. Mais: https://github.com/subokita/Robust-Text-Detection

• Reconnaissance des tickets de caisse au supermarché: https://dzone.com/articles/using-ocr-for-receipt-recognition

• On peut utiliser https://en.wikipedia.org/wiki/Tesseract_(software) / https://github.com/tesseract-ocr/tesseract Fonctionnement expliqué ici: https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/fr//pubs/archive/33418.pdf

• Un problème similaire: la lecture de plaques d'immatriculatio: Avec un LSTM: https://hackernoon.com/latest-deep-learning-ocr-with-keras-and-supervisely-in-15-minutes-34aecd630ed8 Et un résau convolutionnel: https://towardsdatascience.com/number-plate-detection-with-supervisely-and-tensorflow-part-1-e84c74d4382c

• Un github avec plein d'info sur l'OCR: https://github.com/hs105/Deep-Learning-for-OCR

• Avec un réseau convolutionnel que l'on peut adapter: https://nicholastsmith.wordpress.com/2017/10/14/deep-learning-ocr-using-tensorflow-and-python/

• Autre idée: adapter le TP 2 (MNIST)