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Publié par | profil-urra-2012 |
Nombre de lectures | 71 |
Langue | Français |
Poids de l'ouvrage | 20 Mo |
Extrait
Analyse de séquences vidéo
Séance 3
Christian Wolf
http://liris.cnrs.fr/christian.wolf Deux pistes / framework
Segmentation fond/forme
Points d’intérêt Sommaire de la troisième séance
• Méthodes basées segmentation fond/forme
– Méthode 1 : Descriptions 2D du mouvement
– Méthode 2 : Séquences de silhouettes
• Méthodes basées points d’intérêt
– Méthode 1 : Sac de mots (rappel)
– Méthode 2 : Appariement de graphes
– Méthode 3 : Pairwise features
– Méthode 4 : Relations spatio-temporels
• Les technologies utilisées en TP
– Le détecteur de points d ’intérêts S.T. d ’Ivan Laptev
– Les descripteurs HoG et HoF
– La classification par SVM (support vector machines) Méthode 1
Descriptions 2D du mouvement
Techniques :
• Soustraction de fond
[Bobick and Davis, 2001] Descriptions 2D du mouvement
Objectif : traduction du mouvement d’une séquence en
images 2D discriminantes
[Bobick and Davis, 2001] Descriptions 2D du mouvement
• Soustraction de fond ð images binaires D(x,y,t)
• Motion energy images (MEI) et
… decay
parameter
• Motion history images (MHI)
[Bobick and Davis, 2001] Descriptions
2D du
mouvement
[Bobick and Davis, 2001] Descriptions 2D : classification
Description statistique de chaque MEI et de chaque MHI :
vecteur F de caractéristiques (7 moments de Hu) i
Apprentissage : pour chaque classe d’actions et pour
chaque vue:
- Moyenne F des vecteurs F i
- Matrice de covariance Σ des vecteurs
Classification : calcul de la distance entre un nouveau
vecteur et la moyenne F, en tenant compte de Σ Méthode 2 :
Modèles statistiques du mouvement
humain
Techniques :
• Soustraction de fond
• Modèles de séquences Modèles statistiques
du mouvement humain
• Modélisation de l ’évolution temporelle d ’une silhouette
binaire
• Classification de l ’action (marcher, courir, s ’asseoir,
saut vertical etc.)
[Wolf, Taylor and Jolion 2010]