Gestion de la variabilité morphologique pour la reconnaissance de gestes naturels à partir de données 3D

par Anthony Sorel

Thèse de doctorat en Sciences et techniques des activités physiques et sportives (STAPS)

Sous la direction de Franck Multon et de Richard, James, Guy Kulpa.

Soutenue le 06-12-2012

à Rennes 2 , dans le cadre de École doctorale Sciences humaines et sociales (Rennes) , en partenariat avec Université européenne de Bretagne (PRES) .

Le président du jury était Sylvie Gibet.

Le jury était composé de Erwan Mahé.

Les rapporteurs étaient Eric Anquetil, Gilles Dietrich.


  • Résumé

    La reconnaissance de mouvements naturels est de toute première importance dans la mise en oeuvre d’Interfaces Homme-Machine intelligentes et efficaces, utilisables de manière intuitive en environnement virtuel. En effet, elle permet à l’utilisateur d’agir de manière naturelle et au système de reconnaitre les mouvements corporel effectués tels qu’ils seraient perçu par un humain. Cette tâche est complexe, car elle demande de relever plusieurs défis : prendre en compte les spécificités du dispositif d’acquisition des données de mouvement, gérer la variabilité cinématique dans l’exécution du mouvement, et enfin gérer les différences morphologiques inter-individuelles, de sorte que les mouvements de tout nouvel utilisateur puissent être reconnus. De plus, de part la nature interactive des environnements virtuels, cette reconnaissancedoit pouvoir se faire en temps-réel, sans devoir attendre la fin du mouvement. La littérature scientifique propose de nombreuses méthodes pour répondre aux deux premiers défis mais la gestion de la variabilité morphologique est peu abordée. Dans cette thèse, nous proposons une description du mouvement permettant de répondre à cette problématique et évaluons sa capacité à reconnaitre les mouvements naturels d’un utilisateur inconnu. Enfin, nous proposons unenouvelle méthode permettant de tirer partie de cette représentation dans une reconnaissance précoce du mouvement

  • Titre traduit

    Addressing morphological variability for natural gesture recognition from 3D data


  • Résumé

    Recognition of natural movements is of utmost importance in the implementation of intelligent and effective Human-Machine Interfaces for virtual environments. It allows the user to behave naturally and the system to recognize its body movements in the same way a human might perceive it. This task is complex, because it addresses several challenges : take account of the specificities of the motion capture system, manage kinematic variability in motion performance, and finally take account of the morphological differences between individuals, so that actions of any new user can be recognized. Moreover, due to the interactive nature of virtual environments, this recognition must be achieved in real-time without waiting for the motion end. The literature offers many methods to meet the first two challenges. But the management of the morphological variability is not dealt. In this thesis, we propose a description of the movement to address this issue and we evaluate its ability to recognize the movements of an unknown user. Finally, we propose a new method to take advantage of this representation in early motion recognition


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