Note ABES 3D human behavior understanding by shape analysis of human motion and pose Compréhension de comportements humains 3D par l'analyse de forme de la posture et du mouvement Données RGB-D Reconnaissance de mouvements 006.4 Analyse de scènes (informatique) Reconnaissance des formes (informatique) Vidéo 3D (imagerie tridimensionnelle) Variétés de Riemann L'émergence de capteurs de profondeur capturant la structure 3D de la scène et du corps humain offre de nouvelles possibilités pour l'étude du mouvement et la compréhension des comportements humains. Cependant, la conception et le développement de modules de reconnaissance de comportements à la fois précis et efficaces est une tâche difficile en raison de la variabilité de la posture humaine, la complexité du mouvement et les interactions avec l'environnement. Dans cette thèse, nous nous concentrons d'abord sur le problème de la reconnaissance d'actions en représentant la trajectoire du corps humain au cours du temps, capturant ainsi simultanément la forme du corps et la dynamique du mouvement. Le problème de la reconnaissance d'actions est alors formulé comme le calcul de similitude entre la forme des trajectoires dans un cadre Riemannien. Les expériences menées sur quatre bases de données démontrent le potentiel de la solution en termes de précision/temps de latence de la reconnaissance d'actions. Deuxièmement, nous étendons l'étude aux comportements plus complexes en analysant l'évolution de la forme de la posture pour décomposer la séquence en unités de mouvement. Chaque unité de mouvement est alors caractérisée par la trajectoire de mouvement et l'apparence autour des mains, de manière à décrire le mouvement humain et l'interaction avec les objets. Enfin, la séquence de segments temporels est modélisée par un classifieur Bayésien naïf dynamique. Les expériences menées sur quatre bases de données évaluent le potentiel de l'approche dans différents contextes de reconnaissance et détection en ligne de comportements. The emergence of RGB-D sensors providing the 3D structure of both the scene and the human body offers new opportunities for studying human motion and understanding human behaviors. However, the design and development of models for behavior recognition that are both accurate and efficient is a challenging task due to the variability of the human pose, the complexity of human motion and possible interactions with the environment. In this thesis, we first focus on the action recognition problem by representing human action as the trajectory of 3D coordinates of human body joints over the time, thus capturing simultaneously the body shape and the dynamics of the motion. The action recognition problem is then formulated as the problem of computing the similarity between shape of trajectories in a Riemannian framework. Experiments carried out on four representative benchmarks demonstrate the potential of the proposed solution in terms of accuracy/latency for a low-latency action recognition. Second, we extend the study to more complex behaviors by analyzing the evolution of the human pose shape to decompose the motion stream into short motion units. Each motion unit is then characterized by the motion trajectory and depth appearance around hand joints, so as to describe the human motion and interaction with objects. Finally, the sequence of temporal segments is modeled through a Dynamic Naive Bayesian Classifier. Experiments on four representative datasets evaluate the potential of the proposed approach in different contexts, including recognition and online detection of behaviors. Electronic Thesis or Dissertation Text en PDF 5010731 text/html https://pepite-depot.univ-lille.fr/LIBRE/EDSPI/2015/50376-2015-Devanne.pdf https://theses.fr/2015LIL10138/abes Devanne Maxime Devanne 1989-03-15 FR 191718076 https://theses.fr/2015LIL10138 2015LIL10138 https://doi.org/10.70675/048e4a81z31e7z4db7z9cdazd8db34910984 2015-12-01 Informatique Lille 1 026404184 Università degli Studi di Firenze MADS_ETABLISSEMENT_DE_COTUTELLE_1 026430584 Doctorat Docteur es non oui Daoudi Mohamed MADS_DIRECTEUR_DE_THESE_1 095749934 Pala Pietro MADS_DIRECTEUR_DE_THESE_2 178621862 Wannous Hazem MADS_DIRECTEUR_DE_THESE_3 147352460 Berretti Stefano MADS_DIRECTEUR_DE_THESE_4 191717827 École doctorale Sciences pour l'ingénieur (Lille ; 1992-2021) MADS_ECOLE_DOCTORALE_1 147297028 Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille MADS_PARTENAIRE_DE_RECHERCHE_1 18388695X ddc:004 Università degli studi di Firenze Daoudi Mohamed Pala Pietro Wannous Hazem Berretti Stefano École doctorale Sciences pour l'Ingénieur (Lille) Centre de recherche en informatique, signal et automatique de Lille (CRIStAL) PDF 5010731