Lead
La modélisation du corps humain et de ses mouvements reste difficile pour plusieurs raisons: Les humains ont une géométrie complexe. Leurs vêtements, en se déformant, rendent l’analyse du mouvement plus difficile et les différentes parties du corps se cachent souvent les unes les autres. C’est la problématique sur laquelle nous entendons travailler. Les applications potentielles en sont la formation sportive, la surveillance, le divertissement, et l'édition électronique.

Lay summary

Dans des travaux antérieurs, nous avons montré que, dans un contexte multi caméra, le suivi de personne pouvait être formulé comme un problème de Programmation Linéaire.  Les trajectoires sont calculées comme l'optimum global d'une fonction d'objectif convexe bien définie, ce qui rend le processus à la fois robuste et rapide. Dans ce projet, nous entendons démontrer que cette approche reste applicable lorsque l’on n’utilise qu’une seule caméra. 

A cette fin, nous proposons une approche en deux étapes. Tout d'abord, nous détecterons les individus et leur pose 3D dans chaque image individuellement tout en prenant en compte les occlusions produites par les autres personnes présentes dans la scène. Ensuite, nous sélectionnerons parmi toutes ces détections celles qui résultent dans un mouvement cohérent et répondant à un modèle de mouvement approprié.

En substance, dans nos travaux antérieurs, les ambiguïtés ont été résolues par l'utilisation de plusieurs caméras. Ici, nous avons l'intention de montrer qu'elles peuvent être résolues en prenant en compte la cohérence temporelle, ce qui rendra l’approche plus générique et plus facile à mettre en œuvre.