Logo LVSN
EnglishAccueil
A proposPersonnesRecherchePublicationsEvenementsProfil
A propos

 

 

 

 

REPARTI

MIVIM

Description d’une personne en mouvement observée par un système multi-caméras
Maîtrise
Stéphane Drouin
Marc Parizeau (Directeur)
Patrick Hébert (Codirecteur)
Problème: La description d’une personne et de son mouvement doit être disponible afin de modéliser et de reconnaître son comportement. Le but de ce projet est de produire une description en trois dimensions (3D) stable pour une séquence d’images acquise par un système multi-caméras calibré et synchronisé.
Motivation: Ce projet s’inscrit dans le cadre de COGNOIS, dont un des objectifs est de saisir, de représenter et de reconnaître les comportements de personnes. Toute l’information disponible au moment de l’acquisition, notamment les paramètres de calibrage et de synchronisation des caméras, est utilisée afin de produire la description temporelle 3D d’une personne, pour une séquence multi-vues. Les résultats pourront être utilisés comme base de comparaison pour évaluer des méthodes n’exploitant pas toutes ces informations. Cette description servira pour une étape ultérieure d’analyse du mouvement.
Approche: Premièrement, un ensemble de caméras sont calibrées au moyen d'une cible mobile et synchronisées par un circuit spécialisé. On suppose que les paramètres de calibrage ne changent pas en cours d’acquisition. Deuxièmement, les paramètres d'une représentation squelettique – le modèle – d’une personne sont obtenus dans l’espace. La rétroaction du modèle dans chaque image permet une segmentation simple qui isole des points d’intérêt sur une personne. Les éléments invariants de la description – la longueur des membres – sont stabilisés pour produire le résultat final. Une approche basée sur le filtre de Kalman généralisé est utilisée à cette fin. Pour la segmentation, on suppose que des points d’intérêt distinctifs sont présents sur le sujet. On suppose également qu’une seule personne est présente dans la scène.
Défis: Le calibrage d’un système de vision dans un grand volume pose des défis pratiques importants. Les solutions proposées utilisent parfois des cibles encombrantes et ignorent souvent les aspects de synchronisation. Le plus grand défi est de développer une procédure de calibrage précise et efficace qui accommodera un large éventail de configurations des caméras. La description d’une personne en 3D se fait généralement par des méthodes d’ajustement d’un modèle spécifique à chaque individu. Le défi ici est de proposer une méthode utilisant un modèle générique de personne dont les éléments invariants sont estimés par l’observation. Assurer la robustesse de la segmentation face aux occultations est également un défi de taille.
Applications: Les systèmes de description et de suivi de personnes sont utiles dans bien des applications. On pense à la surveillance d’une piscine, à l’analyse de mouvement de sports comme un élan de golf, ou à des jeux vidéo où le joueur participe physiquement à l’action.
Calendrier: Mai 2001 – décembre 2002
Support: CRSNG
Référence web: http://vision.gel.ulaval.ca/~sdrouin/tracking/
Dernière modification: Jan 28 2008 1:42PM par sdrouin

     
   
   

©2002-. Laboratoire de Vision et Systèmes Numériques. Tous droits réservés