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MOVE

Analyse et Interprétation du Mouvement Humain

Référent(s) scientifique(s) : Alice CAPLIER, Laurent BONNAUD
Responsable technique : Gelu IONESCU

Cette plate-forme est utilisée pour l'acquisition et l'analyse de vidéos portant sur l'interprétation du mouvement humain en environnement intérieur.

Description de la plate-forme

La plate-forme est constituée d'une scène de 10 m² qui peut-être éclairée par des lumières classiques (néons) ou par quatre projecteurs de 500 W orientés vers le plafond où se trouve une toile réfléchissante permettant d'obtenir un éclairage diffus et de qualité principalement pour limiter les ombres au sol. La plate-forme permet l'acquisition et le traitement temps-réel de séquences vidéos où des personnes évoluent dans la scène. Les principales étapes de traitement sont la segmentation spatio-temporelle, le suivi et l'analyse du comportement des sujets filmés.

La segmentation spatio-temporelle permet l'extraction des régions d'intérêt (les personnes). Cette segmentation se fonde sur deux méthodes différentes et complémentaires : une substraction de fond par rapport à une image de référence où la scène est vide de toute personne, l'image de référenceétant mise à jour au cours du temps pour prendre en compte les éventuelles variations d'illumination ; l'autre méthode est une segmentation orientée mouvement utilisant les champs aléatoires de Markov. Le suivi temporel est réalisé grâce à des boites englobant les personnes segmentées.

 

L'analyse du comportement comprend par exemple la reconnaissance de postures statiques (assis, accroupi, debout, couché), la reconnaissance d'émotions dansées (colère, surprise, joie, tristesse, surprise ...), la détection et le suivi du visage et des mains ...

 

 

 

 

 

 

 

Vidéos : deux vidéos illustrent quelques résultats obtenus sur cette plate-forme, l'une présente la projection temps-réel d'une ombre virtuelle, l'autre la reconnaissance d'émotions dansées (Projet ANR CARE).

Matériel

Au niveau matériel, la plate-forme est constituée de plusieurs ordinateurs performants fixes et d'un ordinateur portable pour les démonstrations à l'extérieur. Plusieurs caméras numériques 2D sont disponibles (DFW-VL500, Dragonfly2 DR2-HI-COL) utilisant la norme IEEE1394 (FireWire 800) et d'une Kinect permettant l'acquisition 3D grâce à deux caméras, l'une classique et l'autre infrarouge. Les caméras peuvent être installées sur une tourelle contrôlable par software.

Logiciel

L'architecture PIMM conçue par Gelu IONESCU est utilisée pour l'intégration et le développement de nouvelles étapes de traitement. Cette architecture multi-threads est bâtie autour du concept producteur-consommateur où chaque consommateur peut utiliser les informations provenant d'un ou de plusieurs producteurs.

Travaux scientifiques

Reconnaissance de postures statiques basées sur la théorie de l'évidence :

V. Girondel, A. Caplier et L. Bonnaud. A belief theory-based static posture recognition system forvideo surveillance applications, Proceedings of the IEEE International Conference on Advanced Video and Signal Based Surveillance AVSS’05, pages 10-15, Septembre 2005, Como, Italie.

Suivi temps-réel de personnes par filtrage de Kalman et poursuite du visage :

V. Girondel, A. Caplier et L. Bonnaud. Real-time tracking of multiple persons by Kalman filteringand face pursuit for multimedia applications, Proceedings of the IEEE Southwest Symposium on Image Analysis and Interpretation SSIAI’04, pages 201-205, Mars 2004, South Lake Tahoe,Nevada, USA.



 

 

 


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