Devanne, Maxime
[Verfasser:in]
;
Lille 1
[Mitwirkende:r];
Università degli Studi di Firenze
[Mitwirkende:r];
Daoudi, Mohamed
[Mitwirkende:r];
Pala, Pietro
[Mitwirkende:r];
Wannous, Hazem
[Mitwirkende:r];
Berretti, Stefano
[Mitwirkende:r]
3D human behavior understanding by shape analysis of human motion and pose ; Compréhension de comportements humains 3D par l'analyse de forme de la posture et du mouvement
Titel:
3D human behavior understanding by shape analysis of human motion and pose ; Compréhension de comportements humains 3D par l'analyse de forme de la posture et du mouvement
Anmerkungen:
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Beschreibung:
L'émergence de capteurs de profondeur capturant la structure 3D de la scène et du corps humain offre de nouvelles possibilités pour l'étude du mouvement et la compréhension des comportements humains. Cependant, la conception et le développement de modules de reconnaissance de comportements à la fois précis et efficaces est une tâche difficile en raison de la variabilité de la posture humaine, la complexité du mouvement et les interactions avec l'environnement. Dans cette thèse, nous nous concentrons d'abord sur le problème de la reconnaissance d'actions en représentant la trajectoire du corps humain au cours du temps, capturant ainsi simultanément la forme du corps et la dynamique du mouvement. Le problème de la reconnaissance d'actions est alors formulé comme le calcul de similitude entre la forme des trajectoires dans un cadre Riemannien. Les expériences menées sur quatre bases de données démontrent le potentiel de la solution en termes de précision/temps de latence de la reconnaissance d'actions. Deuxièmement, nous étendons l'étude aux comportements plus complexes en analysant l'évolution de la forme de la posture pour décomposer la séquence en unités de mouvement. Chaque unité de mouvement est alors caractérisée par la trajectoire de mouvement et l'apparence autour des mains, de manière à décrire le mouvement humain et l'interaction avec les objets. Enfin, la séquence de segments temporels est modélisée par un classifieur Bayésien naïf dynamique. Les expériences menées sur quatre bases de données évaluent le potentiel de l'approche dans différents contextes de reconnaissance et détection en ligne de comportements. ; The emergence of RGB-D sensors providing the 3D structure of both the scene and the human body offers new opportunities for studying human motion and understanding human behaviors. However, the design and development of models for behavior recognition that are both accurate and efficient is a challenging task due to the variability of the human pose, the complexity of human motion and possible ...