600 resultados para Réduction de dimensionnalité
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Laction humaine dans une squence vido peut tre considre comme un volume spatio- temporel induit par la concatnation de silhouettes dans le temps. Nous prsentons une approche spatio-temporelle pour la reconnaissance dactions humaines qui exploite des caractristiques globales gnres par la technique de réduction de dimensionnalité MDS et un dcoupage en sous-blocs afin de modliser la dynamique des actions. Lobjectif est de fournir une mthode la fois simple, peu dispendieuse et robuste permettant la reconnaissance dactions simples. Le procd est rapide, ne ncessite aucun alignement de vido, et est applicable de nombreux scnarios. En outre, nous dmontrons la robustesse de notre mthode face aux occultations partielles, aux dformations de formes, aux changements dchelle et dangles de vue, aux irrgularits dans lexcution dune action, et une faible rsolution.
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Ce mmoire de matrise prsente une nouvelle approche non supervise pour dtecter et segmenter les rgions urbaines dans les images hyperspectrales. La mthode propose n ecessite trois tapes. Tout dabord, afin de rduire le cot calculatoire de notre algorithme, une image couleur du contenu spectral est estime. A cette fin, une tape de réduction de dimensionalit non-linaire, base sur deux critres complmentaires mais contradictoires de bonne visualisation; savoir la prcision et le contraste, est ralise pour laffichage couleur de chaque image hyperspectrale. Ensuite, pour discriminer les rgions urbaines des rgions non urbaines, la seconde tape consiste extraire quelques caractristiques discriminantes (et complmentaires) sur cette image hyperspectrale couleur. A cette fin, nous avons extrait une srie de paramtres discriminants pour dcrire les caractristiques dune zone urbaine, principalement compose dobjets manufacturs de formes simples g eomtriques et rgulires. Nous avons utilis des caractristiques texturales bases sur les niveaux de gris, la magnitude du gradient ou des paramtres issus de la matrice de co-occurrence combins avec des caractristiques structurelles bases sur lorientation locale du gradient de limage et la dtection locale de segments de droites. Afin de rduire encore la complexit de calcul de notre approche et viter le problme de la maldiction de la dimensionnalité quand on dcide de regrouper des donnes de dimensions leves, nous avons dcid de classifier individuellement, dans la dernire tape, chaque caractristique texturale ou structurelle avec une simple procdure de K-moyennes et ensuite de combiner ces segmentations grossires, obtenues faible cot, avec un modle efficace de fusion de cartes de segmentations. Les exprimentations donnes dans ce rapport montrent que cette stratgie est efficace visuellement et se compare favorablement aux autres mthodes de dtection et segmentation de zones urbaines partir dimages hyperspectrales.
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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.
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Le mouvement de la marche est un processus essentiel de l'activit humaine et aussi le rsultat de nombreuses interactions collaboratives entre les systmes neurologiques, articulaires et musculo-squelettiques fonctionnant ensemble efficacement. Ceci explique pourquoi une analyse de la marche est aujourd'hui de plus en plus utilise pour le diagnostic (et aussi la prvention) de diffrents types de maladies (neurologiques, musculaires, orthopdique, etc.). Ce rapport prsente une nouvelle mthode pour visualiser rapidement les diffrentes parties du corps humain lies une possible asymtrie (temporellement invariante par translation) existant dans la dmarche d'un patient pour une possible utilisation clinique quotidienne. L'objectif est de fournir une mthode la fois facile et peu dispendieuse permettant la mesure et l'affichage visuel, d'une manire intuitive et perceptive, des diffrentes parties asymtriques d'une dmarche. La mthode propose repose sur l'utilisation d'un capteur de profondeur peu dispendieux (la Kinect) qui est trs bien adapte pour un diagnostique rapide effectu dans de petites salles mdicales car ce capteur est d'une part facile installer et ne ncessitant aucun marqueur. L'algorithme que nous allons prsenter est bas sur le fait que la marche saine possde des proprits de symtrie (relativement une invariance temporelle) dans le plan coronal.
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The main goal of training activities is to improve motor performance. After strenuous workouts, it is physiological to experience fatigue, which relieves within two weeks, and then induce an improvement in motor capacities. An overtraining syndrome is diagnosed when fatigue is postponed beyond two weeks, and affects mainly endurance athletes. It is a condition of chronic fatigue, underperformance and an increased vulnerability to infection leading to recurrent infections. The whole observed spectrum of symptoms is physiological, psychological, endocrinogical and immunological. All play a role in the failure to recover. Monitoring of athletes activities helps to prevent the syndrome with days with no sports. Rest, patience and empathy are the only ways of treatment options.
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[Acte. 1720]
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Collection : Association pour la protection lgale des travailleurs, section franaise ; 8-9
