Suivi visuel par filtrage particulaire : application à l'interaction Homme-robot / Ludovic Brèthes ; directeurs de thèse Frédéric Lerasle, Patrick Danès

Date :

Editeur / Publisher : [S.l.] : [s.n.] , 2005

Type : Livre / Book

Type : Thèse / Thesis

Langue / Language : français / French

Vision artificielle (robotique)

Systèmes homme-machine

Filtrage du signal

Danès, Patrick (19..-....) (Directeur de thèse / thesis advisor)

Lerasle, Frédéric (19..-....) (Directeur de thèse / thesis advisor)

Université Toulouse 3 Paul Sabatier (1969-....) (Organisme de soutenance / degree-grantor)

Relation : Suivi visuel par filtrage particulaire : application à l'interaction Homme-robot / Ludovic Brèthes / Villeurbanne : [CCSD] , 2007

Relation : Suivi visuel par filtrage particulaire : application à l'interaction Homme-robot / Ludovic Brèthes ; directeurs de thèse Frédéric Lerasle, Patrick Danès / Grenoble : Atelier national de reproduction des thèses , 2005

Résumé / Abstract : Cette thèse porte sur la détection et le suivi de personnes ainsi que la reconnaissance de gestes élémentaires à partir du flot vidéo d'une caméra couleur embarquée sur le robot. Le filtrage particulaire très adapté dans ce contexte permet de combiner/fusionner aisément différentes sources de mesures. Nous proposons ici différents schémas de filtrage, où l'information visuelle est prise en compte dans les fonctions d'importance et de vraisemblance au moyen de primitives forme, couleur et mouvement image. Nous évaluons alors quelles combinaisons de primitives visuelles et d'algorithmes de filtrage répondent au mieux aux modalités d'interaction envisagées pour notre robot "guide de musée. Notre dernière contribution porte sur la reconnaissance de gestes symboliques permettant de communiquer avec le robot. Une stratégie de filtrage particulaire efficace est proposée afin de suivre et reconnaître simultanément des configurations de la main et des dynamiques gestuelles dans le flot vidéo.

Résumé / Abstract : This thesis is focused on the detection and the tracking of people and also on the recognition of elementary gestures from video stream of a color camera embeded on the robot. Particle filter well suited to this context enables a straight combination/fusion of several measurement cues. We propose here various filtering strategies where visual information such as shape, color and motion are taken into account in the importance function and the measurement model. We compare and evaluate these filtering strategies in order to show which combination of visual cues and particle filter algorithm are more suitable to the interaction modalities that we consider for our tour-robot. Our last contribution relates to the recognition of symbolic gestures which enable to communicate with the robot. An efficient particle filter strategy is proposed in order to track the hand and to recognize at the same time its configuration and gesture dynamic in video stream.