Estimation de la posture humaine par capteur RGB-D

Lucas Marti 1
1 LAAS-RAP - Équipe Robotique, Action et Perception
LAAS - Laboratoire d'analyse et d'architecture des systèmes [Toulouse]
Résumé : Dans le contexte du vieillissement de la population, le problème de la chute est un problème de santé publique. L’utilisation de la technologie est un axe important pour la prise en compte des enjeux liés à la chute. Nous voulons développer un système complet de détection et d’estimation de la chute à destination des maison de retraites et des particuliers dans un but d’amélioration de la prise en charge médicale et de limitation des conséquences de la chute. La solution de détection à l’aide d’un capteur ambiant déporté nous a semblé être la solution la plus adaptée. Les capteurs RGB-D (couleurs + profondeur) développés récemment sont un atout pour cela car ils sont peu chers, très commun et performants. La première partie de la thèse traite du problème de segmentation de la silhouette de la personne dans la scène observée. Nous présentons un algorithme qui fourni, grâce à une utilisation conjointe des images de couleurs et de profondeur, les silhouettes des différents personnes dans la pièce dans laquelle est situé le capteur. L’algorithme est robuste au changement de configuration de la pièce et notamment au déplacement d’objets. L’utilisation de caractéristiques propres à la profondeur nous permet d’atteindre des niveaux de performances suffisant pour une utilisation industrielle. Dans la seconde partie de la thèse nous abordons le problème de l’estimation de la posture humaine. Une fois les silhouettes segmentées grâce à l’algorithme de la première partie, nous voulons avoir les positions des articulations de la personne. Nous incrémentons sur les algorithmes déjà existants utilisant l’apprentissage et notamment les algorithmes des randoms forests en investiguant de nouvelles idées pour augmenter les performances. Nous déterminons les valeurs optimales de certains paramètres qui ne sont pas explorés dans les travaux précedents. Nous présentons un nouveau type de caractéristique à calculer sur les images de profondeur. Nous examinons enfin l’impact de l’équilibrage de la collection d’apprentissage dans notre contexte. L’algorithme fourni alors un ensemble de prédiction pour chaque articulation. Dans la troisième partie, nous traitons le problème du filtrage spatio-temporel des poses. Nous présentons différentes approches et nous intéressons à l’ambiguïté droite/gauche des membres et cherchons à traiter ce problème. Les approches utilisées se fonde sur le filtrage bayesien.
Type de document :
Thèse
Robotique [cs.RO]. Universite Toulouse III Paul Sabatier, 2015. Français
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Contributeur : Arlette Evrard <>
Soumis le : lundi 7 novembre 2016 - 14:15:29
Dernière modification le : mercredi 28 février 2018 - 10:58:31
Document(s) archivé(s) le : mercredi 8 février 2017 - 14:22:26

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Lucas Marti. Estimation de la posture humaine par capteur RGB-D. Robotique [cs.RO]. Universite Toulouse III Paul Sabatier, 2015. Français. 〈tel-01393419〉

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