5 resultados para Motion-based input

em Université de Montréal, Canada


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This paper describes a novel algorithm for tracking the motion of the urethra from trans-perineal ultrasound. Our work is based on the structure-from-motion paradigm and therefore handles well structures with ill-defined and partially missing boundaries. The proposed approach is particularly well-suited for video sequences of low resolution and variable levels of blurriness introduced by anatomical motion of variable speed. Our tracking method identifies feature points on a frame by frame basis using the SURF detector/descriptor. Inter-frame correspondence is achieved using nearest-neighbor matching in the feature space. The motion is estimated using a non-linear bi-quadratic model, which adequately describes the deformable motion of the urethra. Experimental results are promising and show that our algorithm performs well when compared to manual tracking.

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Affiliation: Département de biochimie, Faculté de médecine, Université de Montréal

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Les entraîneurs en sports acrobatiques disposent de peu d’outils permettant d’améliorer leur compréhension des saltos vrillés et la performance des athlètes. L’objectif de ce mémoire était de développer un environnement graphique de simulation numérique réaliste et utile des acrobaties aériennes. Un modèle composé de 17 segments et de 42 degrés de liberté a été développé et personnalisé à une athlète de plongeon. Un système optoélectronique échantillonné à 300 Hz a permis l’acquisition de huit plongeons en situation réelle d’entraînement. La cinématique articulaire reconstruite avec un filtre de Kalman étendu a été utilisée comme entrée du modèle. Des erreurs quadratiques moyennes de 20° (salto) et de 9° (vrille) entre les performances simulées et réelles ont permis de valider le modèle. Enfin, une formation basée sur le simulateur a été offerte à 14 entraîneurs en sports acrobatiques. Une augmentation moyenne de 11 % des résultats aux questionnaires post-test a permis de constater le potentiel pédagogique de l’outil pour la formation.

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La tâche de kinématogramme de points aléatoires est utilisée avec le paradigme de choix forcé entre deux alternatives pour étudier les prises de décisions perceptuelles. Les modèles décisionnels supposent que les indices de mouvement pour les deux alternatives sont encodés dans le cerveau. Ainsi, la différence entre ces deux signaux est accumulée jusqu’à un seuil décisionnel. Cependant, aucune étude à ce jour n’a testé cette hypothèse avec des stimuli contenant des mouvements opposés. Ce mémoire présente les résultats de deux expériences utilisant deux nouveaux stimuli avec des indices de mouvement concurrentiels. Parmi une variété de combinaisons d’indices concurrentiels, la performance des sujets dépend de la différence nette entre les deux signaux opposés. De plus, les sujets obtiennent une performance similaire avec les deux types de stimuli. Ces résultats supportent un modèle décisionnel basé sur l’accumulation des indices de mouvement net et suggèrent que le processus décisionnel peut intégrer les signaux de mouvement à partir d’une grande gamme de directions pour obtenir un percept global de mouvement.

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L’analyse de la marche a émergé comme l’un des domaines médicaux le plus im- portants récemment. Les systèmes à base de marqueurs sont les méthodes les plus fa- vorisées par l’évaluation du mouvement humain et l’analyse de la marche, cependant, ces systèmes nécessitent des équipements et de l’expertise spécifiques et sont lourds, coûteux et difficiles à utiliser. De nombreuses approches récentes basées sur la vision par ordinateur ont été développées pour réduire le coût des systèmes de capture de mou- vement tout en assurant un résultat de haute précision. Dans cette thèse, nous présentons notre nouveau système d’analyse de la démarche à faible coût, qui est composé de deux caméras vidéo monoculaire placées sur le côté gauche et droit d’un tapis roulant. Chaque modèle 2D de la moitié du squelette humain est reconstruit à partir de chaque vue sur la base de la segmentation dynamique de la couleur, l’analyse de la marche est alors effectuée sur ces deux modèles. La validation avec l’état de l’art basée sur la vision du système de capture de mouvement (en utilisant le Microsoft Kinect) et la réalité du ter- rain (avec des marqueurs) a été faite pour démontrer la robustesse et l’efficacité de notre système. L’erreur moyenne de l’estimation du modèle de squelette humain par rapport à la réalité du terrain entre notre méthode vs Kinect est très prometteur: les joints des angles de cuisses (6,29◦ contre 9,68◦), jambes (7,68◦ contre 11,47◦), pieds (6,14◦ contre 13,63◦), la longueur de la foulée (6.14cm rapport de 13.63cm) sont meilleurs et plus stables que ceux de la Kinect, alors que le système peut maintenir une précision assez proche de la Kinect pour les bras (7,29◦ contre 6,12◦), les bras inférieurs (8,33◦ contre 8,04◦), et le torse (8,69◦contre 6,47◦). Basé sur le modèle de squelette obtenu par chaque méthode, nous avons réalisé une étude de symétrie sur différentes articulations (coude, genou et cheville) en utilisant chaque méthode sur trois sujets différents pour voir quelle méthode permet de distinguer plus efficacement la caractéristique symétrie / asymétrie de la marche. Dans notre test, notre système a un angle de genou au maximum de 8,97◦ et 13,86◦ pour des promenades normale et asymétrique respectivement, tandis que la Kinect a donné 10,58◦et 11,94◦. Par rapport à la réalité de terrain, 7,64◦et 14,34◦, notre système a montré une plus grande précision et pouvoir discriminant entre les deux cas.