Les pays industrialisés comme le Canada doivent faire face au vieillissement de leur population. En particulier, la majorité des personnes âgées, vivant à domicile et souvent seules, font face à des situations à risques telles que des chutes. Dans ce contexte, la vidéosurveillance est une solution innovante qui peut leur permettre de vivre normalement dans un environnement sécurisé. L’idée serait de placer un réseau de caméras dans l’appartement de la personne pour détecter automatiquement une chute. En cas de problème, un message pourrait être envoyé suivant l’urgence aux secours ou à la famille via une connexion internet sécurisée. Pour un système bas coût, nous avons limité le nombre de caméras à une seule par pièce ce qui nous a poussé à explorer les méthodes monoculaires de détection de chutes. Nous avons d’abord exploré le problème d’un point de vue 2D (image) en nous intéressant aux changements importants de la silhouette de la personne lors d’une chute. Les données d’activités normales d’une personne âgée ont été modélisées par un mélange de gaussiennes nous permettant de détecter tout événement anormal. Notre méthode a été validée à l’aide d’une vidéothèque de chutes simulées et d’activités normales réalistes. Cependant, une information 3D telle que la localisation de la personne par rapport à son environnement peut être très intéressante pour un système d’analyse de comportement. Bien qu’il soit préférable d’utiliser un système multi-caméras pour obtenir une information 3D, nous avons prouvé qu’avec une seule caméra calibrée, il était possible de localiser une personne dans son environnement grâce à sa tête. Concrêtement, la tête de la personne, modélisée par une ellipsoide, est suivie dans la séquence d’images à l’aide d’un filtre à particules. La précision de la localisation 3D de la tête a été évaluée avec une bibliothèque de séquence vidéos contenant les vraies localisations 3D obtenues par un système de capture de mouvement (Motion Capture). Un exemple d’application utilisant la trajectoire 3D de la tête est proposée dans le cadre de la détection de chutes. En conclusion, un système de vidéosurveillance pour la détection de chutes avec une seule caméra par pièce est parfaitement envisageable. Pour réduire au maximum les risques de fausses alarmes, une méthode hybride combinant des informations 2D et 3D pourrait être envisagée. / Developed countries like Canada have to adapt to a growing population of seniors. A majority of seniors reside in private homes and most of them live alone, which can be dangerous in case of a fall, particularly if the person cannot call for help. Video surveillance is a new and promising solution for healthcare systems to ensure the safety of elderly people at home. Concretely, a camera network would be placed in the apartment of the person in order to automatically detect a fall. When a fall is detected, a message would be sent to the emergency center or to the family through a secure Internet connection. For a low cost system, we must limit the number of cameras to only one per room, which leads us to explore monocular methods for fall detection. We first studied 2D information (images) by analyzing the shape deformation during a fall. Normal activities of an elderly person were used to train a Gaussian Mixture Model (GMM) to detect any abnormal event. Our method was tested with a realistic video data set of simulated falls and normal activities. However, 3D information like the spatial localization of a person in a room can be very useful for action recognition. Although a multi-camera system is usually preferable to acquire 3D information, we have demonstrated that, with only one calibrated camera, it is possible to localize a person in his/her environment using the person’s head. Concretely, the head, modeled by a 3D ellipsoid, was tracked in the video sequence using particle filters. The precision of the 3D head localization was evaluated with a video data set containing the real 3D head localizations obtained with a Motion Capture system. An application example using the 3D head trajectory for fall detection is also proposed. In conclusion, we have confirmed that a video surveillance system for fall detection with only one camera per room is feasible. To reduce the risk of false alarms, a hybrid method combining 2D and 3D information could be considered.

La vidéosurveillance a pour objectif principal de protéger les personnes et les biens en détectant tout comportement anormal. Ceci ne serait possible sans la détection de mouvement dans l’image. Ce processus complexe se base le plus souvent sur une opération de soustraction de l’arrière-plan statique d’une scène sur l’image. Mais il se trouve qu’en vidéosurveillance, des caméras sont souvent en mouvement, engendrant ainsi, un changement significatif de l’arrière-plan; la soustraction de l’arrière-plan devient alors problématique. Nous proposons dans ce travail, une méthode de détection de mouvement et particulièrement de chutes qui s’affranchit de la soustraction de l’arrière-plan et exploite la rotation de la caméra dans la détection du mouvement en utilisant le calcul homographique. Nos résultats sur des données synthétiques et réelles démontrent la faisabilité de cette approche. / The main objective of video surveillance is to protect persons and property by detecting any abnormal behavior. This is not possible without detecting motion in the image. This process is often based on the concept of subtraction of the scene background. However in video tracking, the cameras are themselves often in motion, causing a significant change of the background. So, background subtraction techniques become problematic. We propose in this work a motion detection approach, with the example application of fall detection. This approach is free of background subtraction for a rotating surveillance camera. The method uses the camera rotation to detect motion by using homographic calculation. Our results on synthetic and real video sequences demonstrate the feasibility of this approach.

Abstract Gestures are present in most daily human activities and automatic gestures analysis is a significant topic with the goal of enabling the interaction between humans and computers as natural as the communication between humans. From a computer vision perspective, a gesture analysis system is typically composed of two stages, the low-level stage for human motion detection and the high-level stage for understanding human gestures. Therefore, this thesis contributes to the research on gesture analysis from two aspects, 1) Detection: human motion segmentation from video sequences, and 2) Understanding: gesture cues extraction and recognition. In the first part of this thesis, two sparse signal recovery based human motion detection methods are presented. In real videos the foreground (human motions) pixels are often not randomly distributed but have the group properties in both spatial and temporal domains. Based on this observation, a spatio-temporal group sparsity recovery model is proposed, which explicitly consider the foreground pixels' group clustering priors of spatial coherence and temporal contiguity. Moreover, a pixel should be considered as a multi-channel signal. Namely, if a pixel is equal to the adjacent ones that means all the three RGB coefficients should be equal. Motivated by this observation, a multi-channel fused Lasso regularizer is developed to explore the smoothness of multi-channels signals. In the second part of this thesis, two human gesture recognition methods are presented to resolve the issue of temporal dynamics, which is crucial to the interpretation of the observed gestures. In the first study, a gesture skeletal sequence is characterized by a trajectory on a Riemannian manifold. Then, a time-warping invariant metric on the Riemannian manifold is proposed. Furthermore, a sparse coding for skeletal trajectories is presented by explicitly considering the labelling information, with the aim to enforcing the discriminant validity of the dictionary. In the second work, based on the observation that a gesture is a time series with distinctly defined phases, a low-rank matrix decomposition model is proposed to build temporal compositions of gestures. In this way, a more appropriate alignment of hidden states for a hidden Markov model can be achieved. / Tiivistelmä Eleet ovat läsnä useimmissa päivittäisissä ihmisen toiminnoissa. Automaattista eleiden analyysia tarvitaan laitteiden ja ihmisten välisestä vuorovaikutuksesta parantamiseksi ja tavoitteena on yhtä luonnollinen vuorovaikutus kuin ihmisten välinen vuorovaikutus. Konenäön näkökulmasta eleiden analyysijärjestelmä koostuu ihmisen liikkeiden havainnoinnista ja eleiden tunnistamisesta. Tämä väitöskirjatyö edistää eleanalyysin-tutkimusta erityisesti kahdesta näkökulmasta: 1) Havainnointi - ihmisen liikkeiden segmentointi videosekvenssistä. 2) Ymmärtäminen - elemarkkerien erottaminen ja tunnistaminen. Väitöskirjan ensimmäinen osa esittelee kaksi liikkeen havainnointi menetelmää, jotka perustuvat harvan signaalin rekonstruktioon. Videokuvan etualan (ihmisen liikkeet) pikselit eivät yleensä ole satunnaisesti jakautuneita vaan niillä toisistaan riippuvia ominaisuuksia spatiaali- ja aikatasolla tarkasteltuna. Tähän havaintoon perustuen esitellään spatiaalis-ajallinen harva rekonstruktiomalli, joka käsittää etualan pikseleiden klusteroinnin spatiaalisen koherenssin ja ajallisen jatkuvuuden perusteella. Lisäksi tehdään oletus, että pikseli on monikanavainen signaali (RGB-väriarvot). Pikselin ollessa samankaltainen vieruspikseliensä kanssa myös niiden värikanava-arvot ovat samankaltaisia. Havaintoon nojautuen kehitettiin kanavat yhdistävä lasso-regularisointi, joka mahdollistaa monikanavaisen signaalin tasaisuuden tutkimisen. Väitöskirjan toisessa osassa esitellään kaksi menetelmää ihmisen eleiden tunnistamiseksi. Menetelmiä voidaan käyttää eleiden ajallisen dynamiikan ongelmien (eleiden nopeuden vaihtelu) ratkaisemiseksi, mikä on ensiarvoisen tärkeää havainnoitujen eleiden oikein tulkitsemiseksi. Ensimmäisessä menetelmässä ele kuvataan luurankomallin liikeratana Riemannin monistossa (Riemannian manifold), joka hyödyntää aikavääristymille sietoista metriikkaa. Lisäksi esitellään harvakoodaus (sparse coding) luurankomallien liikeradoille. Harvakoodaus perustuu nimiöintitietoon, jonka tavoitteena on varmistua koodisanaston keskinäisestä riippumattomuudesta. Toisen menetelmän lähtökohtana on havainto, että ele on ajallinen sarja selkeästi määriteltäviä vaiheita. Vaiheiden yhdistämiseen ehdotetaan matala-asteista matriisihajotelmamallia, jotta piilotilat voidaan sovittaa paremmin Markovin piilomalliin (Hidden Markov Model).

La vidéosurveillance a pour objectif principal de protéger les personnes et les biens en détectant tout comportement anormal. Ceci ne serait possible sans la détection de mouvement dans l’image. Ce processus complexe se base le plus souvent sur une opération de soustraction de l’arrière-plan statique d’une scène sur l’image. Mais il se trouve qu’en vidéosurveillance, des caméras sont souvent en mouvement, engendrant ainsi, un changement significatif de l’arrière-plan; la soustraction de l’arrière-plan devient alors problématique. Nous proposons dans ce travail, une méthode de détection de mouvement et particulièrement de chutes qui s’affranchit de la soustraction de l’arrière-plan et exploite la rotation de la caméra dans la détection du mouvement en utilisant le calcul homographique. Nos résultats sur des données synthétiques et réelles démontrent la faisabilité de cette approche. / The main objective of video surveillance is to protect persons and property by detecting any abnormal behavior. This is not possible without detecting motion in the image. This process is often based on the concept of subtraction of the scene background. However in video tracking, the cameras are themselves often in motion, causing a significant change of the background. So, background subtraction techniques become problematic. We propose in this work a motion detection approach, with the example application of fall detection. This approach is free of background subtraction for a rotating surveillance camera. The method uses the camera rotation to detect motion by using homographic calculation. Our results on synthetic and real video sequences demonstrate the feasibility of this approach.

Les pays industrialisés comme le Canada doivent faire face au vieillissement de leur population. En particulier, la majorité des personnes âgées, vivant à domicile et souvent seules, font face à des situations à risques telles que des chutes. Dans ce contexte, la vidéosurveillance est une solution innovante qui peut leur permettre de vivre normalement dans un environnement sécurisé. L’idée serait de placer un réseau de caméras dans l’appartement de la personne pour détecter automatiquement une chute. En cas de problème, un message pourrait être envoyé suivant l’urgence aux secours ou à la famille via une connexion internet sécurisée. Pour un système bas coût, nous avons limité le nombre de caméras à une seule par pièce ce qui nous a poussé à explorer les méthodes monoculaires de détection de chutes. Nous avons d’abord exploré le problème d’un point de vue 2D (image) en nous intéressant aux changements importants de la silhouette de la personne lors d’une chute. Les données d’activités normales d’une personne âgée ont été modélisées par un mélange de gaussiennes nous permettant de détecter tout événement anormal. Notre méthode a été validée à l’aide d’une vidéothèque de chutes simulées et d’activités normales réalistes. Cependant, une information 3D telle que la localisation de la personne par rapport à son environnement peut être très intéressante pour un système d’analyse de comportement. Bien qu’il soit préférable d’utiliser un système multi-caméras pour obtenir une information 3D, nous avons prouvé qu’avec une seule caméra calibrée, il était possible de localiser une personne dans son environnement grâce à sa tête. Concrêtement, la tête de la personne, modélisée par une ellipsoide, est suivie dans la séquence d’images à l’aide d’un filtre à particules. La précision de la localisation 3D de la tête a été évaluée avec une bibliothèque de séquence vidéos contenant les vraies localisations 3D obtenues par un système de capture de mouvement (Motion Capture). Un exemple d’application utilisant la trajectoire 3D de la tête est proposée dans le cadre de la détection de chutes. En conclusion, un système de vidéosurveillance pour la détection de chutes avec une seule caméra par pièce est parfaitement envisageable. Pour réduire au maximum les risques de fausses alarmes, une méthode hybride combinant des informations 2D et 3D pourrait être envisagée. / Developed countries like Canada have to adapt to a growing population of seniors. A majority of seniors reside in private homes and most of them live alone, which can be dangerous in case of a fall, particularly if the person cannot call for help. Video surveillance is a new and promising solution for healthcare systems to ensure the safety of elderly people at home. Concretely, a camera network would be placed in the apartment of the person in order to automatically detect a fall. When a fall is detected, a message would be sent to the emergency center or to the family through a secure Internet connection. For a low cost system, we must limit the number of cameras to only one per room, which leads us to explore monocular methods for fall detection. We first studied 2D information (images) by analyzing the shape deformation during a fall. Normal activities of an elderly person were used to train a Gaussian Mixture Model (GMM) to detect any abnormal event. Our method was tested with a realistic video data set of simulated falls and normal activities. However, 3D information like the spatial localization of a person in a room can be very useful for action recognition. Although a multi-camera system is usually preferable to acquire 3D information, we have demonstrated that, with only one calibrated camera, it is possible to localize a person in his/her environment using the person’s head. Concretely, the head, modeled by a 3D ellipsoid, was tracked in the video sequence using particle filters. The precision of the 3D head localization was evaluated with a video data set containing the real 3D head localizations obtained with a Motion Capture system. An application example using the 3D head trajectory for fall detection is also proposed. In conclusion, we have confirmed that a video surveillance system for fall detection with only one camera per room is feasible. To reduce the risk of false alarms, a hybrid method combining 2D and 3D information could be considered.

La mise en oeuvre de systèmes avancés d’aide à la conduite (ADAS) basée vision, est une tâche complexe et difficile surtout d’un point de vue robustesse en conditions d’utilisation réelles. Une des fonctionnalités des ADAS vise à percevoir et à comprendre l’environnement de l’ego-véhicule et à fournir l’assistance nécessaire au conducteur pour réagir à des situations d’urgence. Dans cette thèse, nous nous concentrons sur la détection et la reconnaissance des objets mobiles car leur dynamique les rend plus imprévisibles et donc plus dangereux. La détection de ces objets, l’estimation de leurs positions et la reconnaissance de leurs catégories sont importants pour les ADAS et la navigation autonome. Par conséquent, nous proposons de construire un système complet pour la détection des objets en mouvement et la reconnaissance basées uniquement sur les capteurs de vision. L’approche proposée permet de détecter tout type d’objets en mouvement en fonction de deux méthodes complémentaires. L’idée de base est de détecter les objets mobiles par stéréovision en utilisant l’image résiduelle du mouvement apparent (RIMF). La RIMF est définie comme l’image du mouvement apparent causé par le déplacement des objets mobiles lorsque le mouvement de la caméra a été compensé. Afin de détecter tous les mouvements de manière robuste et de supprimer les faux positifs, les incertitudes liées à l’estimation de l’ego-mouvement et au calcul de la disparité doivent être considérées. Les étapes principales de l’algorithme sont les suivantes : premièrement, la pose relative de la caméra est estimée en minimisant la somme des erreurs de reprojection des points d’intérêt appariées et la matrice de covariance est alors calculée en utilisant une stratégie de propagation d’erreurs de premier ordre. Ensuite, une vraisemblance de mouvement est calculée pour chaque pixel en propageant les incertitudes sur l’ego-mouvement et la disparité par rapport à la RIMF. Enfin, la probabilité de mouvement et le gradient de profondeur sont utilisés pour minimiser une fonctionnelle d’énergie de manière à obtenir la segmentation des objets en mouvement. Dans le même temps, les boîtes englobantes des objets mobiles sont générées en utilisant la carte des U-disparités. Après avoir obtenu la boîte englobante de l’objet en mouvement, nous cherchons à reconnaître si l’objet en mouvement est un piéton ou pas. Par rapport aux algorithmes de classification supervisée (comme le boosting et les SVM) qui nécessitent un grand nombre d’exemples d’apprentissage étiquetés, notre algorithme de boosting semi-supervisé est entraîné avec seulement quelques exemples étiquetés et de nombreuses instances non étiquetées. Les exemples étiquetés sont d’abord utilisés pour estimer les probabilités d’appartenance aux classes des exemples non étiquetés, et ce à l’aide de modèles de mélange de gaussiennes après une étape de réduction de dimension réalisée par une analyse en composantes principales. Ensuite, nous appliquons une stratégie de boosting sur des arbres de décision entraînés à l’aide des instances étiquetées de manière probabiliste. Les performances de la méthode proposée sont évaluées sur plusieurs jeux de données de classification de référence, ainsi que sur la détection et la reconnaissance des piétons. Enfin, l’algorithme de détection et de reconnaissances des objets en mouvement est testé sur les images du jeu de données KITTI et les résultats expérimentaux montrent que les méthodes proposées obtiennent de bonnes performances dans différents scénarios de conduite en milieu urbain. / Vision-based Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) is a complex and challenging task in real world traffic scenarios. The ADAS aims at perceiving andunderstanding the surrounding environment of the ego-vehicle and providing necessary assistance for the drivers if facing some emergencies. In this thesis, we will only focus on detecting and recognizing moving objects because they are more dangerous than static ones. Detecting these objects, estimating their positions and recognizing their categories are significantly important for ADAS and autonomous navigation. Consequently, we propose to build a complete system for moving objects detection and recognition based on vision sensors. The proposed approach can detect any kinds of moving objects based on two adjacent frames only. The core idea is to detect the moving pixels by using the Residual Image Motion Flow (RIMF). The RIMF is defined as the residual image changes caused by moving objects with compensated camera motion. In order to robustly detect all kinds of motion and remove false positive detections, uncertainties in the ego-motion estimation and disparity computation should also be considered. The main steps of our general algorithm are the following : first, the relative camera pose is estimated by minimizing the sum of the reprojection errors of matched features and its covariance matrix is also calculated by using a first-order errors propagation strategy. Next, a motion likelihood for each pixel is obtained by propagating the uncertainties of the ego-motion and disparity to the RIMF. Finally, the motion likelihood and the depth gradient are used in a graph-cut-based approach to obtain the moving objects segmentation. At the same time, the bounding boxes of moving object are generated based on the U-disparity map. After obtaining the bounding boxes of the moving object, we want to classify the moving objects as a pedestrian or not. Compared to supervised classification algorithms (such as boosting and SVM) which require a large amount of labeled training instances, our proposed semi-supervised boosting algorithm is trained with only a few labeled instances and many unlabeled instances. Firstly labeled instances are used to estimate the probabilistic class labels of the unlabeled instances using Gaussian Mixture Models after a dimension reduction step performed via Principal Component Analysis. Then, we apply a boosting strategy on decision stumps trained using the calculated soft labeled instances. The performances of the proposed method are evaluated on several state-of-the-art classification datasets, as well as on a pedestrian detection and recognition problem.Finally, both our moving objects detection and recognition algorithms are tested on the public images dataset KITTI and the experimental results show that the proposed methods can achieve good performances in different urban scenarios.

En los últimos años, el uso de la tecnología en deportes se ha multiplicado. La inteligencia artificial, y el procesamiento de imágenes y datos a gran escala son algunos de los avances más resaltantes. Gracias a estas tecnologías, muchos productos han surgido para deportistas de élite. Los atletas las usan para evaluar su rendimiento y mantener un reporte de todos sus entrenamientos. A pesar de esta explosión de tecnologías, el box, siendo un deporte con abundantes aficionados, cuenta con escasas investigaciones en sistemas de entrenamiento. En esta investigación se explorará y se analizarán las diferentes técnicas de detección de movimiento en deportes. Así mismo, se identificarán las arquitecturas de estos sistemas y se propondrá oportunidades de mejora. Finalmente, revisaremos las aplicaciones más recientes de box para comparar sus funcionalidades. / In the past few years, technology used in sports has multiplied. Artificial intelligence, image and data processing at large scale are some of the most notable advancements. These technologies have allowed for several new products to flood the elite athlete market. These athletes use them to gage their performance and to keep a record of all their training sessions. Despite this new renaissance, and despite having a huge fanbase, boxing still has little research on training systems. In this investigation, various movement detection techniques will be explored and analyzed. Then, the architecture of these systems will be identified, and improvements will be suggested. Finally, we will review and compare the latest applications for boxing training. / Trabajo de investigación

This paper deals with study of human movement and using that in identification. In the first part of my work are explained characteristics of human movement and factors which take effect on these characteristics. Practical part is dealing with design of program which is solving mentioned problems. The input of program is created by video sequence with lateral movement of human. The program is finding coordinates of lower limbs joints. From this coordinates are created locomotion characteristics used for human identification. Matching of time behaviors is based on correlation.

In this master’s thesis on the topic Videodetection - traffic monitoring I was engaged in searching moving objects in traffic images sequence. There are described various methods background model computation and moving vehicles marking, counting or velocity calculating in the thesis. It was created a graphical user interface for traffic scene evaluation in MATLAB.

This thesis is devoted to detect motion and it is focused on energy consumption. The introduction involves possible ways for acceleration measuring and discusses The MEMS technology in accelerometers. It also describes components used in a low-power module and some suggestions leading to resolution of this issue. This thesis includes the module design as well, PCB design and software equipment. Finally, it evaluates the results and the solution accuracy.