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. / Le travail mené dans le cadre de ce projet de maîtrise vise à présenter un nouveau système de reconnaissance d’actions humaines à partir d'une séquence d'images vidéo. Le système utilise en entrée une séquence vidéo prise par une caméra statique. Une méthode de segmentation binaire est d'abord effectuée, grâce à un algorithme d’apprentissage, afin de détecter les différentes personnes de l'arrière-plan. Afin de reconnaitre une action, le système exploite ensuite un ensemble de prototypes générés, par une technique de réduction de dimensionnalité MDS, à partir de deux points de vue différents dans la séquence d'images. Cette étape de réduction de dimensionnalité, selon deux points de vue différents, permet de modéliser chaque action de la base d'apprentissage par un ensemble de prototypes (censé être relativement similaire pour chaque classe) représentés dans un espace de faible dimension non linéaire. Les prototypes extraits selon les deux points de vue sont amenés à un classifieur K-ppv qui permet de reconnaitre l'action qui se déroule dans la séquence vidéo. Les expérimentations de ce système sur la base d’actions humaines de Wiezmann procurent des résultats assez intéressants comparés à d’autres méthodes plus complexes. Ces expériences montrent d'une part, la sensibilité du système pour chaque point de vue et son efficacité à reconnaitre les différentes actions, avec un taux de reconnaissance variable mais satisfaisant, ainsi que les résultats obtenus par la fusion de ces deux points de vue, qui permet l'obtention de taux de reconnaissance très performant.

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. / Le travail mené dans le cadre de ce projet de maîtrise vise à présenter un nouveau système de reconnaissance d’actions humaines à partir d'une séquence d'images vidéo. Le système utilise en entrée une séquence vidéo prise par une caméra statique. Une méthode de segmentation binaire est d'abord effectuée, grâce à un algorithme d’apprentissage, afin de détecter les différentes personnes de l'arrière-plan. Afin de reconnaitre une action, le système exploite ensuite un ensemble de prototypes générés, par une technique de réduction de dimensionnalité MDS, à partir de deux points de vue différents dans la séquence d'images. Cette étape de réduction de dimensionnalité, selon deux points de vue différents, permet de modéliser chaque action de la base d'apprentissage par un ensemble de prototypes (censé être relativement similaire pour chaque classe) représentés dans un espace de faible dimension non linéaire. Les prototypes extraits selon les deux points de vue sont amenés à un classifieur K-ppv qui permet de reconnaitre l'action qui se déroule dans la séquence vidéo. Les expérimentations de ce système sur la base d’actions humaines de Wiezmann procurent des résultats assez intéressants comparés à d’autres méthodes plus complexes. Ces expériences montrent d'une part, la sensibilité du système pour chaque point de vue et son efficacité à reconnaitre les différentes actions, avec un taux de reconnaissance variable mais satisfaisant, ainsi que les résultats obtenus par la fusion de ces deux points de vue, qui permet l'obtention de taux de reconnaissance très performant.

Ausgangspunkt der vorliegenden Arbeit ist die Suche der gartenbaulichen Beratung nach Visualisierungsmöglichkeiten umfangreicher gartenbaulicher Datensätze, die einerseits zu einer graphischen Zusammenfassung der in den Daten enthaltenen Informationen dienen und die andererseits auf interaktivem Weg Möglichkeiten der graphischen Analyse von Erhebungsdaten liefern. Die weitgehende Freiheit von Modellannahmen, der überwiegend deskriptive Charakter der Untersuchungen, das interaktive, schrittweise Vorgehen in der Auswertung, und die Betonung graphischer Elemente kennzeichnet die Arbeit als Beitrag zur explorativen Datenanalyse. Das ausgewählte Methodenspektrum, das ausführlich besprochen wird, schließt Verfahren der Dimensionserniedrigung (Hauptkomponentenanalyse, Korrespondenzanalyse und mehrdimensionale Skalierung) und darauf aufbauende Biplots, die Analyse gruppierter Daten (Prokrustes-Rotation und Gruppenanalysemodelle in der Hauptkomponentenanalyse), Linienverbände (Liniendiagramme der formalen Begriffsanalyse, Baumdiagramme und graphische Modelle), sowie ergänzende graphische Verfahren, wie zum Beispiel Trellis-Displays, ein. Beispielhaft werden eine betriebsbegleitende Untersuchung mit Cyclamen aus der Beratungspraxis der Landwirtschaftskammer Westfalen-Lippe und die Kennzahlen der Jahre 1992 bis 1994 der Topfpflanzenbetriebe des Arbeitskreises für Betriebswirtschaft im Gartenbau aus Hannover analysiert. Neben einer Vielzahl informativer Einzelergebnisse, zeigt die Arbeit auch auf, daß die qualitativ relativ schlechten Datengrundlagen nur selten eindeutige Schlußfolgerungen zulassen. Sie sensibilisiert also in diesem Bereich für die Problematik, die der explorativen Analyse wenig perfekter Daten innewohnt. Als besonders sinnvolle Hilfsmittel in der graphischen Analyse erweisen sich Biplots, hierarchische Liniendiagramme und Trellis-Displays. Die Segmentierung einer Vielzahl von Objekten in einzelne Gruppen wird durch Klassifikations- und Regressionsbäume vor allem unter dem Gesichtspunkt der Visualisierung gut gelöst, da den entstehenden Baumstrukturen auch die die Segmente bestimmenden Variablen visuell entnommen werden können. Diskrete graphische Modelle bieten schließlich einen guten Ansatzpunkt zur Analyse von multivariaten Beziehungszusammenhängen. Einzelne, nicht in der statistischen Standardsoftware vorhandene Prozeduren sind in eigens erstellten Programmcodes zusammengefaßt und können mit dem Programm Genstat genutzt werden. / In order to interpret large data sets in the context of consultancy and extension in horticulture, this thesis attempts to find ways to visually explore horticultural multivariate data, in order to obtain a concise description and summary of the information available in the data and moreover develop possibilities to interactively analyse survey data. The thesis is part of an exploratory data analysis which analyses data without making specific model assumptions, is predominantly descriptive, analyses data step by step in a highly interactive setting, and makes full use of all kinds of graphical displays. The methods used comprise various dimensionality reduction techniques (principal components analysis, correspondence analysis, multidimensional scaling), biplots, the multivariate analysis of grouped data (procrustes rotation and groupwise principal components), graphical models, CART, and line diagrams of formal concept analysis. In addition, further graphical methods are used, like e.g. trellis displays. Data from an on-site investigation of the production process of Cyclamen in 20 nurseries and from the microeconomics indicators of 297 growers in Germany (so called Kennzahlen) from the years 1992 to 1994 are used to demonstrate the analytical capabilities of the methods used. The data present a perfect example of unperfect data, and therefore represent the majority of the data sets that horticultural consultancy has to work with. Thus, it becomes clear, that despite the variety of results, which helps to enhance the understanding of the data at hand, not only the complexity of the processes observed, but also the low data quality make it fairly difficult to arrive at clear cut conclusions. The most helpful tools in the graphical data analysis are biplots, hierarchical line diagrams and trellis displays. Finding an empirical grouping of objects is best solved by classification and regression trees, which provide both, the data segmentation, and an intuitively appealing visualisation and explanation of the derived groups. In order to understand multivariate relationships better, discrete graphical models are well suited. The procedures to carry out a number of the methods which cannot be found in general statistics packages are provided in the form of Genstat codes.

This diploma's thesis is based around creating a classifier, which will be able to recognize an email communication received by Topefekt.s.r.o on daily basis and assigning it into classification class. This project will implement some of the most commonly used classification methods including machine learning. Thesis will also include evaluation comparing all used methods.