[ca] L'anàlisi visual de moviments humans fa referència al enteniment d'activitat humana en seqüències de vídeo. L'objectiu del reconeixement d'accions/gestos en l'àmbit de la Visió per Computador, és identificar el nom que correspon a una acció o gest realitzat en una seqüència d'imatges. Per donar solució a aquest problema, els investigadors han proposat solucions que van des de l'aplicació de tècniques que deriven del reconeixement d'objectes, del reconeixement de la parla, del reconeixement facial o del funcionament del cervell. Les tècniques presentades en aquesta tesi, estan relacionades amb un conjunt de tècniques que intenten condensar una seqüència de vídeo en uns templates que retinguin informació important de cara a la discriminació entre accions/gestos aplicant tècniques estàndards de reconeixement d'objectes. A la primera part d'aquesta tesi, hem proposat una aproximació basada en template per la representació d'accions/gestos a partir de tensors. Les nostres templates es calculen des de tres projeccions diferents considerant una seqüència de vídeo com un tensor de tercer ordre. Calculem cada projecció des de les fibres del tensor de tercer ordre utilitzant funcions simples. Hem fet un estudi exhaustiu per trobar quina funció ha de ser utilitzada per projectar el template des del tensor, i quin extractor/descriptor és el més adequat. Utilitzant datasets públics simples, hem testejat cinc funcions diferents simples per projectar les fibres, anomenades, Max, Mean, Standard Deviation, Kurtosi i Skewness. Hem estudiat també el rendiment obtingut aplicant a les nostres templates, quatre tècniques d'extracció/descripció de característiques de l'estat de l'art com PHOW, LIOP, HOG i SMFs. Utilitzant datasets més complexes, hem estudiat quina és la millor representació de les característiques extretes de les templates (Bag Of Words o Fisher Vectors) i la complementarietat entre les característiques extretes amb cada una de les cinc funcions (Max, Mean, Standard Deviation, Kurtosi i Skewness) i la complementarietat d'aquestes amb una exitosa tècnica com Improved Dense Trajectories. Els experiments han demostrat que la desviació estàndard és la millor funció per projectar les fibres en les templates, i que PHOW obté el millor rendiment com a detector/descriptor en les templates obtingudes. Els datasets més complexes han mostrat que la millor representació per a les característiques extretes de les templates és amb Fisher Vectors, que existeix complementarietat entre les característiques extretes amb cada una de les funcions i que la fusió d'aquestes característiques amb Improved Dense Trajectories, fa que aquest últim millori el seu rendiment. Derivat dels treballs d'aquesta tesi, també presentem una altre aproximació basada en template pel reconeixement d'accions/gestos que s'obté d'una projecció derivada de la transformada de Radon i que permet la segmentació temporal d'accions en temps real. Primer hem plantejat una generalització de la transformada R que permet adaptar la transformada al problema a resoldre mitjançant la funció de projecció. Hem estudiat el seu rendiment per a les funcions Max, Mean i Standard Deviation en reconeixement d'accions pre-segmentades sobre un dataset públic i comparat els resultats amb la transformada R. Els resultats han mostrat que la funció Max obté el millor resultat quan s'aplica sobre la transformada de Radon i que la nostra tècnica supera a molts mètodes de l'estat de l'art en reconeixement d'accions. A una segona fase, hem introduït una modificació a la etapa de classificació de la nostra tècnica per permetre segmentar accions temporalment. Per avaluar el seu rendiment, hem concatenat accions dels datasets Weizmann i Hollywood i mesurat la capacitat de la tècnica per identificar cadascuna de les accions individuals. Els experiments han demostrat que la nostra tècnica rendeix millor en la segmentació de les accions del dataset Weizmann que les tècniques de l'estat de l'art.

[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.