Détection de bustes et évaluation de descripteurs combinés pour la classification d'orientations

Laurent Fitte-Duval (1) , Frédéric Lerasle (1) , Alhayat Ali Mekonnen (1)

1 LAAS-RAP - Équipe Robotique, Action et Perception

Cet article présente des modalités visuelles permettant, dans un contexte d'interaction homme-robot, d'évaluer l'intention d'une personne d'interagir avec un autre agent (homme ou robot). L'analyse de la partie supérieure du corps humain comprenant la tête et les épaules fournit des indices révélateurs de l'intention d'une personne. Nous proposons une approche rapide et efficace pour détecter le buste d'une personne ainsi qu'un classifieur des orientations possibles du buste dans des images 2D. Notre détecteur, dérivé d'un performant détecteur de piétons de la littérature, s'appuie sur les descripteurs ACF 1 , obtenus par combinaison de descripteurs hétérogènes, et sur une représentation pyramidale rapide de ces descripteurs durant la détection. Notre classifieur d'orientations utilise une représentation en matrices creuses pour reconnaître l'orientation du buste. Le détecteur présenté montre des résultats comparables à ceux de la littérature sur une base de données publique en termes de précision et de coût CPU. Nous évaluons également différentes combinaisons de descripteurs pour la classification d'orientations présentant des
résultats prometteurs malgré les défis associés.

Mots clés: représentation en matrices creuses; descripteurs ACF; classification d'orientations; représentation pyramidale rapide; détection de bustes; évaluation de descripteurs.

Domaines: Vision par ordinateur et reconnaissance de formes [cs.CV]

Laurent Fitte-Duval, Frédéric Lerasle, Alhayat Ali Mekonnen. Détection de bustes et évaluation de descripteurs combinés pour la classification d'orientations. Journées francophones des jeunes chercheurs en vision par ordinateur, Jun 2015, Amiens, France. ⟨hal-01161834⟩