[en] Visual analysis of human movements concerns the understanding of human activities from image sequences. The goal of the action/gesture recognition is to recognize the label that corresponds to an action or gesture made by a human in a sequence of images. To solve this problem, the researchers have proposed solutions that range from object recognition techniques, to speech recognition techniques, face recognition or brain function . The techniques presented in this thesis, are related to a set of techniques that condense a video sequence into a template that retain important information to action/gestures classification applying standard object recognition techniques. In a first stage of this thesis, we have proposed a view-based temporal template approach for action/gesture representation from tensors. The templates are computed from three different projections considering a video sequence as a third-order tensor. We compute each projection from the fibers of the tensor using a combination of simple functions . We have studied which function and feature extractor/descriptor is the most suitable to project the template from the tensor. We have tested five different simple functions used to project the fibers, namely, supremum, mean, standard deviation, skewness and kurtosis using public datasets. We have also studied the performance obtained applying four feature extractors/descriptors like PHOW, LIOP, HOG and SMFs. Using more complex datasets, we have assessed the most suitable feature representation for our templates (Bag Of Words or Fisher Vectors) and the complementarity among the features computed from each simple function (Max, Mean, Standard Deviation, Kurtosis y Skewness). Finally, we have studied the comptementarity with a successful technique like Improved Dense Trajectories. The experiments have shown that Standard Deviation function and PHOW extractor/descriptor are the most suitable for our templates. The results have shown also that our 3 projection templates overcome most state-of-the-art techniques in more complex datasets when we combine the templates with Fisher Vector representation . The features extracted by each simple function are complementary among them and that added to HOG, HOF and MBH improves the performance of IDTs. Derived from this thesis, we have also presented another view-based temporal temptate approach for action recognition obtained from a Radon transform projection and that allows the temporal segmentation of human actions in real time. First, we propose a generalization of the R transform that it is useful to adapt the transform to the problem to be solve. We have studied the performance in three functions, namely, Max, Mean and Standard Deviation for pre-segmentad human action recognition using a public dataset, and we have compared the results against traditional R transform . The results have shown that Maxfunction obtains the best performance when it is applied on Radon transform and that our technique overcomes many state-of-the-art techniques in action recognition. In a second stage, we have modified the classifier to adapt it to temporal segmentation of human actions. To assess the performance, we have merged Weizman and Hollywood actions datasets and we have measured the performance of the method to identify isolated actions. The experiments have shown that our technique overcomes the state-of-the-art techniques in Weizman dataset in no pre-segmented human actions.

[es] El análisis visual de movimientos humanos hace referencia al entendimiento de la actividad humana en secuencias de video. El objetivo del reconocimiento de acciones/gestos en ámbito de la Visión por Computador, es identificar el nombre que corresponde a una acción o gesto realizado en una secuencia de imágenes. Para dar solución a este problema, los investigadores han propuesto soluciones que van desde la aplicación de técnicas que derivan del reconocimiento de objetos, del reconocimiento del habla, del reconocimiento facial o del funcionamiento del cerebro. Las técnicas presentadas en esta tesis, están relacionadas con un conjunto de técnicas que intentan condensar una secuencia de video en unas templates que retienen información importante de cara a la discriminación entre acciones/gestos aplicando técnicas estándar de reconocimiento de objetos. En la primera parte de esta tesis, hemos propuesto una aproximación basada en template para la representación de acciones/gestos a partir de tensores. Nuestras templates se calculan desde tres proyecciones diferentes considerando una secuencia de vídeo como un tensor de tercer orden. Calculamos cada proyección desde las fibras del tensor de tercer orden utilizando funciones simples. Hemos hecho un estudio exhaustivo para encontrar qué función debe ser utilizada para proyectar el template desde el tensor, y qué extractor/descriptor es el más adecuado. Utilizando datasets públicos simples, hemos testeado cinco funciones diferentes simples para proyectar las fibras, llamadas, Max, Mean, Standard Deviation, Kurtosis y Skewness. Hemos estudiado también el rendimiento obtenido aplicando a nuestras templates, cuatro técnicas de extracción/descripción de características del estado del arte como PHOW, LIOP, HOG y SMFs. Utilizando datasets más complejos, hemos estudiado cuál es la mejor representación de las características extraídas de las templates (Bag Of Words o Fisher Vectores), y la complementariedad entre las características extraídas con cada una de las cinco funciones (Max, Mean, Standard Deviation, Kurtosis y Skewness) y la complementariedad de estas con una exitosa técnica como Improved Dense Trajectories. Los experimentos han demostrado que la desviación estándar es la mejor función para proyectar las fibras en las templates, y que PHOW obtiene el mejor rendimiento como detector/descriptor en las templates obtenidas. Los datasets más complejos han mostrado que la mejor representación para las características extraídas de las templates es Fisher Vectores, que existe complementariedad entre las características extraídas con cada una de las funciones y que la fusión de estas características con Improved Dense Trajectories, hace que este último mejore su rendimiento. Derivado de los trabajos de esta tesis, también presentamos otra aproximación basada en template por el reconocimiento de acciones/gestos que se obtiene de una proyección derivada de la transformada de Radon y que permite la segmentación temporal de acciones en tiempo real. Primero hemos planteado una generalización de la transformada R que permite adaptar la transformada al problema a resolver mediante la función de proyección. Hemos estudiado su rendimiento para las funciones Max, Mean y Standard Deviation en reconocimiento de acciones pre-segmentadas sobre un dataset público y comparado los resultados con la transformada R. Los resultados han mostrado que la función Max obtiene el mejor resultado cuando se aplica sobre la transformada de Radon y que nuestra técnica supera a muchos métodos del estado del arte en reconocimiento de acciones. En una segunda fase, hemos introducido una modificación en la etapa de clasificación de nuestra técnica para permitir segmentar acciones temporalmente. Para evaluar su rendimiento, hemos concatenado acciones de los datasets Weizmann y Hollywood y medido la capacidad de la técnica para identificar cada una de las acciones individuales. Los experimentos han demostrado que nuestra técnica rinde mejor en la segmentación de acciones del Weizmann dataset que las técnicas del estado del arte