Méthodes de suivi, robuste et temps réel, de mouvement humain par fusion de données multi-cameras. Application à l'enseignement de l'anatomie.

par Adrien Anxionnat

Projet de thèse en Mathématiques et Informatique

Sous la direction de Jocelyne Troccaz et de Sandrine Voros.

Thèses en préparation à Grenoble Alpes , dans le cadre de École doctorale mathématiques, sciences et technologies de l'information, informatique (Grenoble) , en partenariat avec Techniques de L'Ingénierie Médicale et de la Complexité - Informatique, Mathématiques et Applications. (laboratoire) depuis le 25-10-2017 .


  • Résumé

    Pour ce projet, nous combinons l'utilisation de plusieurs caméras RGB-D afin de réaliser la capture et le suivi du mouvement d'un utilisateur en temps réel. Le projet s'inscrit dans une projet ANR de plus grande ampleur qui a pour but d'améliorer la compréhension du corps humain pour les étudiants en médecine et en STAPS.

  • Titre traduit

    Robust tracking methods of human movements using multiple cameras. Application to anatomy education.


  • Résumé

    In this task, we combine multiple RGB-D cameras in order to build an accurate body tracking in real time. The project is part of a wider project which aims at improving the understanding of human body for students in medicine and sport.