Suivi visuel par filtrage particulaire : application à l'interaction Homme-robot

par Ludovic Brèthes

Thèse de doctorat en Robotique

Sous la direction de Patrick Danès et de Frédéric Lerasle.

Soutenue en 2005

à Toulouse 3 .


  • Résumé

    Cette thèse porte sur la détection et le suivi de personnes ainsi que la reconnaissance de gestes élémentaires à partir du flot vidéo d'une caméra couleur embarquée sur le robot. Le filtrage particulaire très adapté dans ce contexte permet de combiner/fusionner aisément différentes sources de mesures. Nous proposons ici différents schémas de filtrage, où l'information visuelle est prise en compte dans les fonctions d'importance et de vraisemblance au moyen de primitives forme, couleur et mouvement image. Nous évaluons alors quelles combinaisons de primitives visuelles et d'algorithmes de filtrage répondent au mieux aux modalités d'interaction envisagées pour notre robot "guide de musée. Notre dernière contribution porte sur la reconnaissance de gestes symboliques permettant de communiquer avec le robot. Une stratégie de filtrage particulaire efficace est proposée afin de suivre et reconnaître simultanément des configurations de la main et des dynamiques gestuelles dans le flot vidéo.

  • Titre traduit

    Particle filtering-based visual tracking : application to human-robot interaction


  • Résumé

    This thesis is focused on the detection and the tracking of people and also on the recognition of elementary gestures from video stream of a color camera embeded on the robot. Particle filter well suited to this context enables a straight combination/fusion of several measurement cues. We propose here various filtering strategies where visual information such as shape, color and motion are taken into account in the importance function and the measurement model. We compare and evaluate these filtering strategies in order to show which combination of visual cues and particle filter algorithm are more suitable to the interaction modalities that we consider for our tour-robot. Our last contribution relates to the recognition of symbolic gestures which enable to communicate with the robot. An efficient particle filter strategy is proposed in order to track the hand and to recognize at the same time its configuration and gesture dynamic in video stream.

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La version de soutenance existe sous forme papier

Informations

  • Détails : 1 vol. ( 165 f.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. f. 151-160

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Université Paul Sabatier. Bibliothèque universitaire de sciences.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : 2005TOU30282
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