[en] Automatic understanding of human activity and action is a very important and challenging research area of Computer Vision with wide scale applications in video surveillance, motion analysis, virtual reality interfaces, robot navigation and recognition, video indexing, content based video retrieval, HCI, health care, choreography and sports video analysis etc. This thesis presents a series of techniques to solve the problem of human action recognition in video. First approach towards this goal is based on the a probabilistic optimization model of body parts using hidden markov model (HMM). This strong model based approach is able to distinguish between similar actions by only considering the body parts having major contributions to the actions, for example legs for walking and jogging; arms for boxing and clapping. Next approach is based on the observation that the action recognition can be done using only the visual cue, i.e. human pose during the action, even with the information of few frames instead of examining the whole sequence. In this method, actions are represented by a Bag-of-key-poses model to capture the human pose variation during an action. To tackle the problem of recognizing the action in complex scenes, we propose a model free approach which is based on the Spatio-temporal interest point (STIP) and local feature. To this end, a novel STIP detector is proposed which uses a mechanism similar to that of the non-classical receptive field inhibition that is exhibited by most orientation selective neurons in the primary visual cortex. An extension of the selective STIP based action recognition is applied to the human action recognition in multi-camera system. In this case, selective STIPs from each camera view point are combined using the 3D reconstructed data, to form 4D STIPs [3D space + time] for multi-view action recognition. The concluding part of the thesis dedicates to the continuous visual event recognition (CVER) on large scale video dataset. This is an extremely challenging problem due to high scalability, diverse real environment state and wide scene variability. To address these issues, a motion region extraction technique is applied as a preprocessing step. A max-margin generalized Hough Transform framework is used to learn the feature vote distribution around the activity center to obtain an activity hypothesis which is verified by a Bag-of-words + SVM action recognition system. We validate our proposed approaches on several benchmark action recognition datasets as well as small scale and large scale activity recognition datasets. We obtain state-of-the results which shows a progressive improvement of our proposed techniques to solve human action and activity recognition in video.

[es] La comprension automatica de las acciones humanas observadas en secuencias de imagenes es muy importante en el area de investigacion de la Vision por Computador, con aplicaciones a gran escala en la vigilancia de video, analisis del movimiento humano, interfaces de realidad virtual, robots de navegacion, asi como para el reconocimiento, indexacion, y recuperacion de video. Esta tesis presenta una serie de tecnicas para resolver el problema del reconocimiento de las acciones humanas en video. Nuestro primer enfoque hacia esta tema se basa en la optimizacion de un modelo probabilístico de las partes del cuerpo utilizando una Hidden Markov Model (HMM). Este enfoque se basa en un strong model, capaz de distinguir entre acciones similares considerando solo las partes del cuerpo que tienen las mayores aportaciones en la realizacion de ciertas acciones, por ejemplo en piernas para caminar y correr, o en brazos para acciones como boxeo y aplaudir. Nuestro siguiente enfoque se basa en la observacion de que el reconocimiento de acciones se puede realizar usando solo informacion visual, i.e. la postura humana desarrollada durante una accion, analizando la la informacion de unos cuantos frames en lugar de examinar la secuencia completa. En este metodo, las acciones se representan mediante un modelo Bag-of-\textit{key-poses} para poder capturar la variaci\'{o}n de la postura humana durante el desarrollo de una accion. Para hacer frente al problema del reconocimiento de la accion en escenas complejas, a continuacion se propone una aproximacion model free basada en el analisis de puntos de interes espacio-temporales (STIPs) que disponen de mucha informacion local. Para este fin, se ha desarrollado un nuevo detector de STIPs que se basa en el mecanismo de inhibici\'{o}n del campo receptivo utilizado en la corteza primaria, en particular en la orientacion selectiva visual de las neuronas. Ademas, hemos extendido nuestro reconocimiento de acciones basado en STIPs selectivos a sistemas multi-camara. En este caso, los STIPs selectivos de cada punto de vista se combinan mediante los datos D reconstruidos para formar STIPs selectivos 4D (espacio 3D + tiempo). En la parte final de esta tesis, nos dedicamos al reconocimiento continuo de eventos visuales (CVER) en bases de datos de videos de seguridad enormes, con un gran conjunto de datos. Este problema es extremadamente dificil debido a la alta escalabilidad de los datos, a las dificultades del entorno real en el que se aplcia y a una variabilidad en escena muy amplio. Para abordar estos problemas, las regiones en movimiento son detectadas a partir de una tecnica llamada max margin generalized Hough transformation, que se utiliza para aprender aquella distribucion de caracteristicas entorno a una accion para reconocer hipotesis que luego se verifican por Bag-of-words mas un clasificador lineal. Hemos validado nuestras tecnicas en varios conjuntos de datos de video vigilancia que constituyen el estado del arte actual en este tema. Los resultados obtenidos demuestran que hemos mejorado la precision en la deteccion de acciones humanas en video.