Reconnaissance en-ligne d'actions 3D par l'analyse des trajectoires du squelette humain

Said Yacine Boulahia 1, 2
1 IntuiDoc - intuitive user interaction for document
IRISA-D6 - MEDIA ET INTERACTIONS
2 MIMETIC - Analysis-Synthesis Approach for Virtual Human Simulation
UR2 - Université de Rennes 2, Inria Rennes – Bretagne Atlantique , IRISA_D6 - MEDIA ET INTERACTIONS
Résumé : L'objectif de cette thèse est de concevoir une approche transparente originale apte à détecter en temps-réel l'occurrence d'une action, dans un flot non segmenté et idéalement le plus tôt possible. Ces travaux s'inscrivent dans une collaboration entre deux équipes de l'IRISA-lnria de Rennes, à savoir lntuidoc et MimeTIC. En profitant de la complémentarité des savoir-faire des deux équipes de recherche, nous proposons de reconsidérer les besoins et les difficultés rencontrées pour modéliser, reconnaître et détecter une action 30 en proposant de nouvelles solutions à la lumière des avancées réalisées en termes de modélisation de gestes manuscrits 20. Les contributions de cette thèse sont regroupées en trois parties principales. Dans la première partie, nous proposons une nouvelle approche pour modéliser et reconnaître une action pré­segmentée. Dans la deuxième partie, nous introduisons une approche permettant de reconnaître une action dans un flot non segmenté. Enfin, dans la troisième partie, nous étendons cette dernière approche pour la caractérisation précoce d'une action avec très peu de d'information. Pour chacune de ces trois problématiques, nous avons identifié explicitement les difficultés à considérer afin d'en effectuer une description complète pour permettre de concevoir des solutions ciblées pour chacune d'elles. Les résultats expérimentaux obtenus sur différents benchmarks d'actions attestent de la validité de notre démarche. En outre, à travers des coopérations ayant eu lieu au cours de la thèse, les approches développées ont été déployées dans trois applications, dont des applications en animation et en reconnaissance de gestes dynamiques de la main.
Type de document :
Thèse
Vision par ordinateur et reconnaissance de formes [cs.CV]. INSA de Rennes, 2018. Français. 〈NNT : 2018ISAR0009〉
Liste complète des métadonnées

Littérature citée [20 références]  Voir  Masquer  Télécharger

https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01891294
Contributeur : Abes Star <>
Soumis le : mardi 9 octobre 2018 - 14:29:07
Dernière modification le : jeudi 11 octobre 2018 - 01:11:26

Fichier

2018ISAR0009_BOULAHIA_Said_Yac...
Version validée par le jury (STAR)

Identifiants

  • HAL Id : tel-01891294, version 1

Citation

Said Yacine Boulahia. Reconnaissance en-ligne d'actions 3D par l'analyse des trajectoires du squelette humain. Vision par ordinateur et reconnaissance de formes [cs.CV]. INSA de Rennes, 2018. Français. 〈NNT : 2018ISAR0009〉. 〈tel-01891294〉

Partager

Métriques

Consultations de la notice

84

Téléchargements de fichiers

14