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Filali, Wassim. Détection temps réel de postures humaines par fusion d'images 3D

Filali, Wassim (2014). Détection temps réel de postures humaines par fusion d'images 3D.

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Résumé en francais

Cette thèse est centrée sur un projet de recherche en vision. Il s'agit d'un projet qui permet à des caméras intelligentes de comprendre dans quelle posture se trouve la personne filmée. Cela permet de savoir si la personne se porte bien ou si elle est dans une situation critique ou de danger. Les caméras ne doivent pas être connectées à un ordinateur, mais avoir toute l'intelligence embarquée dans la caméra même. Ce travail s'appuie sur des technologies récentes comme le capteur Kinect de la console de jeu. Ce type de capteur est un capteur de profondeur, c'est-à-dire que la caméra peut estimer la distance qui la sépare de chaque point de la scène. Notre contribution consiste à combiner plusieurs de ces caméras pour avoir une meilleure reconstruction de la posture de la personne. Nous avons créé une base de données d'images qui a permis d'apprendre au programme comment reconnaître les postures. Nous avons ajusté les bons paramètres à notre programme et on l'a comparé au programme du Kinect.

Sous la direction du :
Directeur de thèse
Lerasle, Frédéric
Boizard, Jean-Louis
Ecole doctorale:Systèmes
laboratoire/Unité de recherche :Laboratoire d'Analyse et d'Architecture des Systèmes (LAAS) - CNRS
Mots-clés libres :Détection de postures - Traitement d'images multi vues - Détection des parties du corps - Forets de décisions - Caméra intelligente intégrée
Sujets :Electricite, électronique, automatique
Déposé le :23 Sep 2016 15:05