• Media type: E-Book; Electronic Thesis; Text
  • Title: Vers un système de capture du mouvement humain en 3D pour un robot mobile évoluant dans un environnement encombré ; Toward a motion capture system in 3D for a mobile robot moving in a cluttered environment
  • Contributor: Dib, Abdallah [Author]
  • imprint: theses.fr, 2016-05-24
  • Language: French
  • Keywords: Filtrage particulaire ; Modèle de Markov Caché ; RGB-D camera ; Caméra RGB-D ; Odométrie visuelle ; Capture de mouvement ; Visual odometry ; Particle filter ; Motion capture ; Optical flow ; Hidden Markov Model
  • Origination:
  • Footnote: Diese Datenquelle enthält auch Bestandsnachweise, die nicht zu einem Volltext führen.
  • Description: Dans cette thèse nous intéressons à la conception d'un robot mobile capable d’analyser le comportement et le mouvement d’une personne en environnement intérieur et encombré, par exemple le domicile d’une personne âgée. Plus précisément, notre objectif est de doter le robot des capacités de perception visuelle de la posture humaine de façon à mieux maîtriser certaines situations qui nécessitent de comprendre l’intention des personnes avec lesquelles le robot interagit, ou encore de détecter des situations à risques comme les chutes ou encore d’analyser les capacités motrices des personnes dont il a la garde. Le suivi de la posture dans un environnement dynamique et encombré relève plusieurs défis notamment l'apprentissage en continue du fond de la scène et l'extraction la silhouette qui peut être partiellement observable lorsque la personne est dans des endroits occultés. Ces difficultés rendent le suivi de la posture une tâche difficile. La majorité des méthodes existantes, supposent que la scène est statique et la personne est toujours visible en entier. Ces approches ne sont pas adaptées pour fonctionner dans des conditions réelles. Nous proposons, dans cette thèse, un nouveau système de suivi capable de suivre la posture de la personne dans ces conditions réelles. Notre approche utilise une grille d'occupation avec un modèle de Markov caché pour apprendre en continu l'évolution de la scène et d'extraire la silhouette, ensuite un algorithme de filtrage particulaire hiérarchique est utilisé pour reconstruire la posture. Nous proposons aussi un nouvel algorithme de gestion d'occlusion capable d'identifier et d'exclure les parties du corps cachées du processus de l'estimation de la pose. Finalement, nous avons proposé une base de données contenant des images RGB-D avec la vérité-terrain dans le but d'établir une nouvelle référence pour l'évaluation des systèmes de capture de mouvement dans un environnement réel avec occlusions. La vérité-terrain est obtenue à partir d'un système de capture de mouvement à base de ...
  • Access State: Open Access