Analyse du mouvement humain par un système de vision : une approche globale pour l'analyse et la reconnaissance en temps réel de mouvements acrobatiques

par Ryan Cassel

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Rachid Gherbi.


  • Résumé

    L'acrobatie est un domaine sportif exigeant en analyse et en reconnaissance de gestes. Elle est constituée de rotations du corps dans l'espace faisant intervenir deux axes distincts, rendant les mouvements complexes et rapides. On retrouve l'acrobatie dans de nombreuses disciplines comme la gymnastique, le trampoline, le ski, le plongeon. . . Les dispositifs de capture du mouvement à base de marqueurs et de multiples caméras pour analyser le mouvement pose des problèmes à l'entraînement et sont inexploitable en compétition. On peut exploiter une caméra mais la complexité du mouvement rend difficile l'utilisation des approches classiques de vision par machine, sans marqueur, pour effectuer cette analyse. Notre approche propose un système monoculaire d'analyse et de reconnaissance de mouvements acrobatiques en temps réel en se basant sur des mesures globales. Les informations liées aux mouvements de l'acrobate, sans identifier les parties du corps, constituent nos mesures globales. Ainsi, nous avons développé un modèle de mouvement basé sur les caractéristiques de l'acrobatie et sur ces mesures globales extraites de séquences d'images. D'autre part, nous présentons un système capable d'analyser le mouvement acrobatique pour l'amélioration de la performance sportive, ou de reconnaître le niveau de pratique d'un acrobate. Les analyses et la reconnaissance se basent sur les mesures du mouvement provenant de l'extraction et du suivi de l'acrobate.

  • Titre traduit

    Human movement analysis by computer vision system : a global approach for real time analysis and recognition of acrobatic movements


  • Résumé

    Acrobatics is an area of athletics that is exacting in terms of gesture analysis and recognition. It comprises body rotations along two separate axes that result in fast and complex movements. Acrobatics intervene in multiple disciplines such as gymnastics, trampoline, ski, and diving. Devices for capturing movements based on markers and multiple cameras for movement analysis are problematic to implement in the context of training and are not exploitable in competition. A single camera may be used but the movement's complexity makes it very difficult to use traditional machine vision techniques without markers to carry out the analysis. Our approach offers a monocular system of analysis and recognition of acrobatic movements in real time, based on global measurements. Information relating to the acrobat's movements-without identifying specific body parts-constitutes our global measurements. Thus, we have developed movement models based on acrobatics characteristics and on global measurements extracted from image sequences. Moreover, we present a system capable of analyzing acrobatic movements with a view toward improvements of athletic performance, or for identifying the performance level of an acrobat. Analysis and recognition are based on measures of the movements identified by extracting and tracking the acrobat.

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Informations

  • Détails : 1 vol., 136 p.
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. p. [111]-119

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Université Paris-Sud (Orsay, Essonne). Service Commun de la Documentation. Section Sciences.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : 0g ORSAY(2005)282
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