Contribution à l'analyse et à l'interprétation du mouvement humain : application à la reconnaissance de postures

par Vincent Girondel

Thèse de doctorat en Signal, image, parole, télecommunications

Sous la direction de Jean-Marc Chassery, Alice Caplier et de Laurent Bonnaud.

Soutenue en 2006

à Grenoble, INPG .


  • Résumé

    Le travail de recherche présenté dans ce mémoire est dédié à l'analyse et à l'interprétation du mouvement humain avec application à la reconnaissance de postures. L'analyse et l'interprétation du mouvement humain en vision par ordinateur ont de nombreux domaines d'applications tels que la vidéosurveillance, les applications de réalité mixte et les interfaces homme-machine avancées. Nous proposons ici un système temps-réel permettant une analyse et une interprétation du mouvement humain. L'analyse du mouvement humain fait intervenir plusieurs processus de traitement d'images tels que la segmentation d'objets en mouvement, le suivi temporel, la détection de peau, les modèles de corps humain et la reconnaissance d'actions ou de postures. Nous proposons une méthode de suivi temporel en deux étapes permettant de suivre au cours du temps une ou plusieurs personnes même si elles s'occultent entre elles. Cette méthode est basée sur un calcul d'intersection de boîtes englobantes rectangulaires et sur un filtrage partiel de Kalman. Puis nous explicitons une méthode de détection de peau par une approche couleur afin de localiser leurs visages et leurs mains. Toutes ces étapes préliminaires donnent accès à de nombreuses informations bas-niveau. Dans une dernière partie nous utilisons une partie de ces informations pour reconnaître les postures statiques de personnes parmi les postures suivantes: debout, assis, accroupi et couché. De nombreux résultats illustrent les avantages et les limitations des méthodes proposées ainsi que leur efficacité et robustesse.


  • Pas de résumé disponible.

  • Titre traduit

    Contribution to human motion analysis and interpretation: application to posture recognition


  • Résumé

    This Ph. D. Thesis research work is dedicated to the analysis and the interpretation of human motion with an application to posture recognition. Human motion analysis and interpretation in computer vision have numerous applications domains such as videosurveillance, mixed-reality applications and advanced human-computer interfaces. We propose here a real-time system that allows human motion analysis and interpretation. Human motion analysis includes several processing steps of image processing such as segmentation of moving objects, temporal tracking, skin detection, human body models, and actions or pose recognition. We propose a temporal tracking method in two stages that allows to track one or several persons even if they occlude each other. This method is based on the computation of bouding boxes overlap and on a partial Kalman filtering. Then we explicit a skin detection method bya col or approach in order to localize their faces and hands. Ali these preliminary steps give access to a lot of low-Ievel data. Ln a last part, we use some of these data to perform static human body posture recognition of people among the four following postures: standing, sitting, squatting and Iying. Several results iIIustrate the advantages and limitations of the proposed methods, as their efficiency and robustness.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (226 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. p. 207-226

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  • Bibliothèque : Service interétablissements de Documentation (Saint-Martin d'Hères, Isère). Bibliothèque universitaire de Sciences.
  • Non disponible pour le PEB
  • Cote : TS06/INPG/0046
  • Bibliothèque : Service interétablissements de Documentation (Saint-Martin d'Hères, Isère). Bibliothèque universitaire de Sciences.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : TS06/INPG/0046/D
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