Reconnaissance de sauts d'athlète dans les vidéos : fusion du mouvement de caméra et de la trajectoire de points caractéristiques
Résumé
La reconnaissance de l'activité humaine est un champ de recherches très actif dans la communauté du traitement d'image. Dans cet article, nous nous intéressons à la reconnaissance de l'action vue en tant que composante de l'activité. Pour cela, nous utilisons une méthode de fusion de données basée sur la théorie des fonctions de croyances et plus précisément le Modèle de Croyance Transférable. Les données utilisées sont, d'une part, l'estimation du mouvement de la caméra et, d'autre part, la position de points caractéristiques de la silhouette humaine. La méthode est testée pour reconnaître les actions course, saut et chute d'un athlète dans des vidéos de meeting d'athlétisme contenant diverses séquences de saut. ––– Human activity recognition is an active field of research in image understanding and computer vision. We pay attention to action recognition, as an atomic part of an activity. The method is based on data fusion using belief theory and more precisely the Transferable Belief Model. Data concern the camera motion and the trajectory of feature points. The developed method is tested on videos of athletics meetings in order to recognize running, jumping and falling actions in different video sequences of jump.
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