Human motion capture by RGB-D sensors
Capture de mouvements humains par capteurs RGB-D
Résumé
Simultaneous apparition of depth and color sensors and super-realtime skeleton detection algorithms led to a surge of new research in Human Motion Capture. This feature is a key part of Human-Machine Interaction. But the applicative context of those new technologies is voluntary, fronto-parallel interaction with the sensor, which allowed the designers certain approximations and requires a specific sensor placement. In this thesis, we present a multi-sensor approach, designed to improve robustness and accuracy of a human's joints positionning, and based on a trajectory smoothing process by temporal integration, and filtering of the skeletons detected in each sensor. The approach has been tested on a new specially constituted database, with a specifically adapted calibration methodology. We also began extending the approach to context-based improvements, with object perception being proposed.
L'arrivée simultanée de capteurs de profondeur et couleur, et d'algorithmes de détection de squelettes super-temps-réel a conduit à un regain de la recherche sur la capture de mouvements humains. Cette fonctionnalité constitue un point clé de la communication Homme-Machine. Mais le contexte d'application de ces dernières avancées est l'interaction volontaire et fronto-parallèle, ce qui permet certaines approximations et requiert un positionnement spécifique des capteurs. Dans cette thèse, nous présentons une approche multi-capteurs, conçue pour améliorer la robustesse et la précision du positionnement des articulations de l'homme, et fondée sur un processus de lissage trajectoriel par intégration temporelle, et le filtrage des squelettes détectés par chaque capteur. L'approche est testée sur une base de données nouvelle acquise spécifiquement, avec une méthodologie d'étalonnage adaptée spécialement. Un début d'extension à la perception jointe avec du contexte, ici des objets, est proposée.
Origine : Version validée par le jury (STAR)