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Abstract : In this thesis, we focus on the development of adequate geometric frameworks in order to model and compare accurately human motion acquired from 3D sensors. In the first framework, we address the problem of pose-motion retrieval in full 3D reconstructed sequences. The human shape representation is formulated using Extremal Human Curve EHC descriptor extracted from the body surface. It allows efficient shape to shape comparison taking benefits from Riemannian geometry in the open curve shape space. As each human pose represented by this descriptor is viewed as a point in the shape space, we propose to model the motion sequence by a trajectory on this space. Dynamic Time Warping in the feature vector space is then used to compare different motions. In the second framework, we propose a solution for action and gesture recognition from both skeleton and depth data acquired by low cost cameras such as Microsoft Kinect. The action sequence is represented by a dynamical system whose observability matrix is characterized as an element of a Grassmann manifold. Thus, recognition problem is reformulated as a point classification on this manifold. Here, a new learning algorithm based on the notion of tangent spaces is proposed to improve recognition task. Performances of our approach on several benchmarks show high recognition accuracy with low latency.

Résumé : Dans le cadre de cette thèse, nous proposons des approches géométriques permettant d0analyser des mouvements humains à partir de données issues de capteurs 3D. Premièrement, nous abordons le problème de comparaison de poses et de mouvements dans des séquences contenant des modèles de corps humain en 3D. En introduisant un nouveau descripteur, appelé Extremal Hu- man Curve EHC, la forme du corps humain dans une pose donnée est décrite par une collection de courbes. Ces courbes extraites de la surface du maillage relient les points se situant aux extrémités du corps. Dans un formalisme Riemannien, chacune de ces courbes est considérée comme un point dans un espace de formes offrant la possibilité de les comparer. Par ailleurs, les actions sont modélisées par des trajectoires dans cet espace, où elles sont comparées en utilisant la déformation temporelle dynamique. Deuxièmement, nous proposons une approche de reconnaissance d0actions et de gestes à partir de vidéos produites par des capteurs de profondeur. A travers une modélisation géométrique, une séquence d0action est représentée par un système dynamique dont la matrice d0observabilité est caractérisée par un élément de la variété de Grassmann. Par conséquent, la reconnaissance d0actions est reformulée en un problème de classification de points sur cette variété. Ensuite, un nouvel algo- rithme d0apprentissage basé sur la notion d0espaces tangents est proposé afin d0améliorer le système de reconnaissance. Les résultats de notre approche, testés sur plusieurs bases de données, donnent des taux de reconnaissance de haute précision et de faible latence.

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Keywords : 3D video retrieval Grassmann manifold shape similarity human action recognition Riemannian manifold Motion analysis gesture recognition

Mots-clés : varietés de Grassmann Reconnaissance d-action humaine Reconnaissance des gestes variété Riemannienne Analyse du mouvement





Autor: Rim Slama -

Fuente: https://hal.archives-ouvertes.fr/



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