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Conference papers

Interprétation de Mouvements Temps Réel

Résumé : Dans cet article, nous proposons une méthode pour l'interprétation des mouvements d'un humain en temps réel, en s'appuyant sur des données fournies par une étape de capture (MoCap). Nous nous basons sur le paradigme examplars-based afin d'apprendre des actions à l'aide d'un représentant unique. Nous avons formalisé le concept de flux d'actions reconnaissables - provenant d'un système de capture de mouvements temps réel - à l'aide d'un automate de mouvements. Cet automate est utilisé pour reconnaître les actions, ainsi que pour ajouter de nouvelles actions à la volée. La méthode proposée est linéaire et incrémentale. Elle permet une utilisation temps-réel du système. De plus, chaque action peut être reconnue en ligne et ne nécessite pas d'attendre la fin de l'action pour l'identifier. Des expérimentations sur des données synthétiques, provenant de la base de MoCap de CMU, complétées par des données réelles, issues du dispositif Kinect, montrent l'efficacité de notre méthode.
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00656544
Contributor : Amélie Cordier <>
Submitted on : Tuesday, January 17, 2012 - 4:09:39 PM
Last modification on : Wednesday, November 20, 2019 - 3:15:05 AM
Document(s) archivé(s) le : Wednesday, April 18, 2012 - 2:27:09 AM

File

rfia2012_submission_42.pdf
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Identifiers

  • HAL Id : hal-00656544, version 1

Citation

Mathieu Barnachon, Saida Bouakaz, Boubakeur Boufama, Erwan Guillou. Interprétation de Mouvements Temps Réel. RFIA 2012 (Reconnaissance des Formes et Intelligence Artificielle), Jan 2012, Lyon, France. pp.978-2-9539515-2-3. ⟨hal-00656544⟩

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