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RNTI

MODULAD
Reconnaissance d’Actions par Modélisation du Mouvement
In EGC 2011, vol. RNTI-E-20, pp.149-160
Résumé
Cet article propose une approche utilisant les modèles de direction et de magnitude de mouvement pour détecter les actions qui sont effectuées par des êtres humains dans des séquences vidéo. Des mélanges Gaussiens et de lois de von Mises sont estimés à partir des orientations et des magnitudes des vecteurs du flux optique calculés pour chaque bloc de la scène. Les paramètres de ces modèles sont estimés grâce à un algorithme d'apprentissage en ligne. Les actions sont reconnues grâce à une mesure qui se base sur la distance de Bhattacharyya et qui permet de comparer le modèle d'une séquence donnée avec les modèles créés à partir de séquences d'apprentissage. L'approche proposée est évaluée sur deux ensembles de vidéos contenant des actions variées exécutées aussi bien dans des environnements intérieur qu'extérieur.