Towards Understanding Human Behavior by Time-Series Analysis of 3D Motion - TEL - Thèses en ligne Accéder directement au contenu
Hdr Année : 2018

Towards Understanding Human Behavior by Time-Series Analysis of 3D Motion

Vers une compréhension du comportement humain par l’analyse en série temporelle de mouvements 3D

Résumé

L’analyse du mouvement humain est un sujet actif dans la communauté de la vision par ordinateur en raison de sa pertinence pour une grande variété de domaines. Il devient un élément clé pour différents types d’applications, notamment les jeux, la surveillance, la reconnaissance du langage des signes et les applications médicales. Ces applications vont de la simple détection de gestes à la compréhension de comportements complexes et dépendant des parties du corps impliquées ainsi que de la durée du mouvement. Ce sujet a considérablement évolué parallèlement aux avancées technologiques majeures, notamment dans la technologie de capture et les techniques d'apprentissage automatique. Cette Habilitation a pour thème principal la compréhension du comportement humain par l’analyse du mouvement limitée au comportement corporel, qui peut être catégorisée conceptuellement en différents modalités de mouvement: gestes, actions, activités et gestes fins de la main. L’objectif est de développer de nouvelles approches théoriques et applicatives faisant progresser la représentation du mouvement et la reconnaissance du comportement humain impliquant différentes parties du corps, en se basant sur diverses sources d’informations, telles que des maillages 3D, des images de profondeur et des squelettes 3D. Étant donné que les mouvements se déroulent à la fois dans l'espace et dans le temps, il est impératif de proposer des solutions décrivant ces propriétés spatiales et temporelles et d'examiner comment les variations dans les deux espaces influencent la reconnaissance du mouvement. À cette fin, nous avons proposé un certain nombre de méthodes de représentation et de reconnaissance de mouvement, développé de nouvelles approches théoriques et applicatives et démontré leur efficacité dans plusieurs tâches de reconnaissance de mouvement, notamment les gestes, les actions et les activités.
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

tel-04448986 , version 1 (09-02-2024)

Identifiants

  • HAL Id : tel-04448986 , version 1

Citer

Hazem Wannous. Towards Understanding Human Behavior by Time-Series Analysis of 3D Motion. Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV]. Université de Lille, 2018. ⟨tel-04448986⟩
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