Reconnaissance d’actions humaines 3D par l’analyse de forme des trajectoires de mouvement.
Résumé
La reconnaissance d’actions humaines dans des séquences vidéo 3D est un problème important, actuellement au
cœur de nombreux domaines de recherche comme la vidéo surveillance, les interfaces Homme-Machine et la rééducation.
Le développement d’algorithmes de reconnaissance d’actions précis et efficaces est une tâche difficile
à cause des fortes variabilités des formes humaines, des vêtements et du mouvement. Dans ce papier, nous proposons
un nouvel outil permettant de représenter de manière compacte, de comparer et de reconnaître des actions
humaines capturées à partir de caméras de profondeur. Dans un premier temps, les coordonnées 3D de chaque
articulation du squelette humain sont considérées comme une chaîne de mouvement. L’évolution spatiale et temporelle
de ce vecteur caractéristique est ensuite représentée par une trajectoire dans l’espace des actions. Grâce
à cette représentation basée sur les articulations 3D, nous sommes capable de capturer simultanément aussi bien
l’apparence géométrique du corps humain que sa dynamique au cours du temps. Le problème de reconnaissance
d’actions est ensuite formulé comme un problème de recherche de similarités entre la forme des trajectoires dans
une variété riemannienne. La classification par l’algorithme des k-plus-proches-voisins est ensuite effectuée sur
la variété pour bénéficier de la géométrie riemannienne dans l’espace des formes. Notre méthode est évaluée sur
deux bases de données publiques. En comparaison avec les méthodes existantes dans l’état de l’art, les résultats
obtenus montrent l’efficacité de l’approche proposée avec un taux supérieur à 91% sur les deux bases de données.
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
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