Reconnaissance des actions humaines à partir d'une séquence vidéo
Le travail mené dans le cadre de ce projet de maîtrise vise à présenter un nouveau système de reconnaissance d’actions humaines à partir d'une séquence d'images vidéo. Le système utilise en entrée une séquence vidéo prise par une caméra statique.  Une méthode de segmentation binaire est d'abord effectuée, grâce à un algorithme d’apprentissage, afin de détecter les différentes personnes de l'arrière-plan.  Afin de reconnaitre une action, le système exploite ensuite un ensemble de prototypes générés, par une technique de réduction de dimensionnalité MDS, à partir de deux points de vue différents dans la séquence d'images.  Cette étape de réduction de dimensionnalité, selon deux points de vue différents, permet de modéliser chaque action de la base d'apprentissage par un ensemble de prototypes (censé être relativement similaire pour chaque classe) représentés dans un espace de faible dimension non linéaire.  Les prototypes extraits selon les deux points de vue sont amenés à un classifieur K-ppv qui permet de reconnaitre l'action qui se déroule dans la séquence vidéo.  Les expérimentations de ce système sur la base d’actions humaines de Wiezmann procurent des résultats assez intéressants comparés à d’autres méthodes plus complexes.  Ces expériences montrent d'une part, la sensibilité du système pour chaque point de vue et son efficacité à reconnaitre les différentes actions, avec un taux de reconnaissance variable mais satisfaisant, ainsi que les résultats obtenus par la fusion de ces deux points de vue, qui permet l'obtention de taux de reconnaissance très performant.
Traitement de la vidéo Reconnaissance des gestes Réduction  de dimensionnalité Reconnaissance des formes Analyse des activités humaines