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Détection et prédiction d'actions humaines par caractérisation de la forme contextuelle et l'apprentissage automatique

Théroux, Alain (2017). Détection et prédiction d'actions humaines par caractérisation de la forme contextuelle et l'apprentissage automatique. Mémoire. Gatineau, Université du Québec en Outaouais, Département d'informatique et d'ingénierie, 73 p.

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Résumé

La reconnaissance d'actions humaines dans un système de vision artificielle revêt une importance capitale dans plusieurs domaines, notamment pour le renforcement de la sécurité et la gestion des espaces publics et privés. Le fait d'automatiser plusieurs opérations dans la reconnaissance et la prédiction d'actions permet de réduire les coûts et déployer les systèmes à grande échelle. Néanmoins, la précision de ces systèmes reste la plus grande limite pour les rendre fiables et autonomes. Dans ce travail, nous explorons l'utilisation d'une nouvelle caractérisation des actions humaines basée sur une description géométrique de la forme contextuelle (FC). En plus du fait qu'elle est facile à calculer, cette caractérisation est invariante aux changements d'échelle, de rotation et de translation d'objets. Nous proposons alors plusieurs descripteurs d'actions basés sur l'information statistique et fréquentielle de la FC. L'information ainsi recueillie ainsi servira à entrainer puis à reconnaître les actions humaines par l'utilisation de techniques d'apprentissage. Les expérimentations sur des bases de données standard nous ont permis d'obtenir des résultats probants pour la reconnaissance d'actions humaines.

Type de document: Thèse (Mémoire)
Directeur de mémoire/thèse: Allili, Mohand Saïd
Informations complémentaires: Comprend des références bibliographiques : p. 69-73.
Mots-clés libres: Action humaine; Caractérisation
Départements et école, unités de recherche et services: Informatique et ingénierie
Date de dépôt: 18 oct. 2017 14:41
Dernière modification: 18 oct. 2017 17:59
URI: http://di.uqo.ca/id/eprint/943

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