Reconnaissance des actions humaines à partir d'une séquence vidéo

The work done in this master's thesis, presents a new system for the  recognition of human actions from a video sequence.  The system uses,  as input, a video sequence taken by a static camera.  A binary  segmentation method of the the video sequence is first achieved, by a  learning algorithm, in order to detect and extract the different people  from the background.  To recognize an action, the system then exploits  a set of prototypes generated from an MDS-based dimensionality  reduction technique, from two different points of view in the video  sequence.  This dimensionality reduction technique, according to two  different viewpoints, allows us to model each human action of the  training base with a set of prototypes (supposed to be similar for  each class) represented in a low dimensional non-linear space.  The  prototypes, extracted according to the two viewpoints, are fed to a  $K$-NN classifier which allows us to identify the human action that  takes place in the video sequence.  The experiments of our model  conducted on the Weizmann dataset of human actions provide interesting  results compared to the other state-of-the art (and often more  complicated) methods.  These experiments show first the  sensitivity of our model for each viewpoint and its effectiveness to  recognize the different actions, with a variable but satisfactory  recognition rate and also the results obtained by the fusion of these  two points of view, which allows us to achieve a high performance   recognition rate. Le travail mené dans le cadre de ce projet de maîtrise vise à présenter un nouveau système de reconnaissance d’actions humaines à partir d'une séquence d'images vidéo. Le système utilise en entrée une séquence vidéo prise par une caméra statique.  Une méthode de segmentation binaire est d'abord effectuée, grâce à un algorithme d’apprentissage, afin de détecter les différentes personnes de l'arrière-plan.  Afin de reconnaitre une action, le système exploite ensuite un ensemble de prototypes générés, par une technique de réduction de dimensionnalité MDS, à partir de deux points de vue différents dans la séquence d'images.  Cette étape de réduction de dimensionnalité, selon deux points de vue différents, permet de modéliser chaque action de la base d'apprentissage par un ensemble de prototypes (censé être relativement similaire pour chaque classe) représentés dans un espace de faible dimension non linéaire.  Les prototypes extraits selon les deux points de vue sont amenés à un classifieur K-ppv qui permet de reconnaitre l'action qui se déroule dans la séquence vidéo.  Les expérimentations de ce système sur la base d’actions humaines de Wiezmann procurent des résultats assez intéressants comparés à d’autres méthodes plus complexes.  Ces expériences montrent d'une part, la sensibilité du système pour chaque point de vue et son efficacité à reconnaitre les différentes actions, avec un taux de reconnaissance variable mais satisfaisant, ainsi que les résultats obtenus par la fusion de ces deux points de vue, qui permet l'obtention de taux de reconnaissance très performant.

Keyphrases: Video processing, Human gait analysis, Gesture recognition, Reduction of dimensionality, Shape recognition, Traitement de la vidéo, Reconnaissance des gestes, Réduction  de dimensionnalité, Reconnaissance des formes, Analyse des activités humaines