Analyse et Reconnaissance des Activités Humaines à partir des Séquences Vidéo
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Date
2019
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Abstract
L’objectif principal de cette thèse est la reconnaissance et l’analyse auto matiques des activités humaines à partir de séquences vidéo afin de déterminer
quelles sont les activités humaines qui se produisent. Ce domaine s’impose récem ment comme un thème de recherche fondamentale dans le domaine de la vision
par ordinateur et l’apprentissage automatique. Ce problème est particulièrement
difficile en raison d’énormes variations dans les aspects visuels et de mouvement
des personnes et des actions, les changements de point de vue, le fond mobile, des
occlusions, la présence de bruits, ainsi que l’énorme quantité de données vidéo. De
nombreuses applications sont liées à ce domaine telles que la sécurité, la santé et
le sport, ainsi que les voitures autonomes.
Dans cette thèse, nous proposons un descripteur de mouvement basé sur
l’estimation de flux optique pour la reconnaissance des actions humaines en ne
prenant en compte que les caractéristiques dérivées du mouvement. La signature
de l’action humaine se compose d’un histogramme contenant des caractéristiques
cinématiques qui incluent les caractères locaux et globaux. Les résultats expéri mentaux réalisés sur les bases de données Weizmann et UCF101 ont confirmé le
potentiel de l’approche proposée avec des taux de classification atteints de 98,76%
et 70% respectivement pour distinguer les différentes actions humaines. Pour l’ana lyse comparative et l’analyse de la performance, différents types de classifieurs sont
utilisés tels que KNN , Arbre de décision et SVM à la base du descripteur proposé
et on a aussi utilisé le Deep Learning. Une analyse plus approfondie est effectuée
pour évaluer ce descripteur en fonction des différents types de contraintes telles
que la faible résolution de la vidéo et le saut des trames. Les résultats obtenus sont
en harmonie avec les premières études psychologiques indiquant que le mouvement
humain est adéquat pour la perception des activités humaines.