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Système multi-caméras pour l'analyse de la posture humaine
| Content Provider | Semantic Scholar |
|---|---|
| Author | Gond, Laetitia |
| Copyright Year | 2009 |
| Abstract | L'analyse de la posture d'un humain a partir d'images est un probleme difficile en raison a la fois de la complexite de l'objet etudie (causee entre autres par le nombre de degres de liberte et la forte variabilite d'apparences entre les personnes) et des ambiguites visuelles introduites par le systeme d'observation (liees aux phenomenes d'auto-occultation et a la perte d'information sur la profondeur). La diversite de ses applications potentielles - comme la realite virtuelle, l'interface homme machine, l'analyse du geste sportif...- en fait toutefois un sujet de recherche tres actif. Cette these presente un systeme d'estimation de la configuration d'un modele articule du corps a partir des images acquises par un systeme de cameras fixes et calibrees, observant une personne evoluant dans une piece. La methode proposee ne suppose pas de connaissance sur les estimations precedentes dans la video, et s'affranchit donc des eventuels problemes d'initialisation ou de perte de suivi. L'objectif de ce travail est d'ouvrir la voie vers une analyse robuste et temps-reel de la posture pour l'interpretation de scenes et la video surveillance. L'analyse s'appuie tout d'abord sur une extraction de la silhouette pour chacune des cameras par une methode de soustraction de fond. Une reconstruction en voxels de l'enveloppe visuelle du corps est ensuite obtenue grâce a un algorithme de Shape from Silhouettes. Cette enveloppe 3D fusionne les primitives extraites des images et les informations sur la geometrie du systeme d'acquisition, et represente un moyen de rendre l'estimation plus independante du placement des cameras. L'estimation est ensuite basee sur une regression : l'application permettant de passer de la forme 3D reconstruite a la configuration du corps correspondante est modelisee durant une phase d'apprentissage. Les informations a priori integrees dans le modele appris permettent une prediction directe de la pose a partir des donnees images (representees par l'enveloppe visuelle). Le temps de calcul associe a l'estimation est reduit car le travail de modelisation est reporte sur la phase d'entrainement effectuee hors-ligne. Des bases v tel-00725684, version 1 - 27 Aug 2012 vi d'apprentissage synthetiques ont ete creees grâce a des logiciels d'animation d'avatars et de rendu 3D. Pour encoder de maniere concise la geometrie de l'enveloppe visuelle, un nouveau descripteur 3D a ete propose. Differentes possibilites sur la parametrisation du mouvement du corps, la complexite du descripteur, la methode de regression, la configuration des cameras...ont ete envisagees et testees. Toutes les methodes proposees sont evaluees quantitativement sur des donnees synthetiques, qui permettent une comparaison a la verite terrain. La robustesse du systeme est eprouvee qualitativement grâce a des tests sur des sequences reelles, portant sur l'analyse des mouvements de marche et de bras. |
| File Format | PDF HTM / HTML |
| Alternate Webpage(s) | https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00725684/document |
| Language | English |
| Access Restriction | Open |
| Content Type | Text |
| Resource Type | Article |
