Geometric Approaches for 3D Human Motion Analysis: Application to Action Recognition and Retrieval

Rim Slama 1
1 LIFL - FOX MIIRE
LIFL - Laboratoire d'Informatique Fondamentale de Lille
Résumé : Dans le cadre de cette thèse, nous proposons des approches géométriques permettant d0analyser des mouvements humains à partir de données issues de capteurs 3D. Premièrement, nous abordons le problème de comparaison de poses et de mouvements dans des séquences contenant des modèles de corps humain en 3D. En introduisant un nouveau descripteur, appelé Extremal Hu- man Curve (EHC), la forme du corps humain dans une pose donnée est décrite par une collection de courbes. Ces courbes extraites de la surface du maillage relient les points se situant aux extrémités du corps. Dans un formalisme Riemannien, chacune de ces courbes est considérée comme un point dans un espace de formes offrant la possibilité de les comparer. Par ailleurs, les actions sont modélisées par des trajectoires dans cet espace, où elles sont comparées en utilisant la déformation temporelle dynamique. Deuxièmement, nous proposons une approche de reconnaissance d0actions et de gestes à partir de vidéos produites par des capteurs de profondeur. A travers une modélisation géométrique, une séquence d0action est représentée par un système dynamique dont la matrice d0observabilité est caractérisée par un élément de la variété de Grassmann. Par conséquent, la reconnaissance d0actions est reformulée en un problème de classification de points sur cette variété. Ensuite, un nouvel algo- rithme d0apprentissage basé sur la notion d0espaces tangents est proposé afin d0améliorer le système de reconnaissance. Les résultats de notre approche, testés sur plusieurs bases de données, donnent des taux de reconnaissance de haute précision et de faible latence.
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Thèse
Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV]. Université Lille 1 - Sciences et Technologies, 2014. English
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Contributeur : Hazem Wannous <>
Soumis le : jeudi 18 décembre 2014 - 14:36:21
Dernière modification le : mercredi 11 octobre 2017 - 01:14:56
Document(s) archivé(s) le : samedi 15 avril 2017 - 08:11:33

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Rim Slama. Geometric Approaches for 3D Human Motion Analysis: Application to Action Recognition and Retrieval. Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV]. Université Lille 1 - Sciences et Technologies, 2014. English. 〈tel-01094740〉

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