Le travail de recherche présenté dans ce mémoire de thèse est dédié à l'analyse et à l'interprétation du mouvement humain avec application à la reconnaissance de postures. L'analyse et l'interprétation du mouvement humain en vision par ordinateur ont de nombreux domaines d'applications tels que la vidéosurveillance, les applications de réalité mixte et les interfaces homme-machine avancées. Nous proposons ici un système temps-réel permettant une analyse et une interprétation du mouvement humain.<br /><br />L'analyse du mouvement humain fait intervenir plusieurs processus de traitement d'images tels que la segmentation d'objets en mouvement, le suivi temporel, la détection de peau, les modèles de corps humain et la reconnaissance d'actions ou de postures. Nous proposons une méthode de suivi temporel en deux étapes permettant de suivre au cours du temps une ou plusieurs personnes même si elles s'occultent entre elles. Cette méthode est basée sur un calcul d'intersection de boîtes englobantes rectangulaires et sur un filtrage partiel de Kalman. Puis nous explicitons une méthode de détection de peau par une approche couleur afin de localiser leurs visages et leurs mains. Toutes ces étapes préliminaires donnent accès à de nombreuses informations bas-niveau. Dans une dernière partie, nous utilisons une partie de ces informations pour reconnaître les postures statiques de personnes parmi les quatre postures suivantes: debout, assis, accroupi et couché. De nombreux résultats illustrent les avantages et les limitations des méthodes proposées, ainsi que leur efficacité et robustesse.

Les systèmes multicaméras utilisés pour la vidéosurveillance sont complexes, lourds et coûteux. Pour la surveillance d'une pièce, serait-il possible de les remplacer par un système beaucoup plus simple utilisant une seule caméra et une ou plusieurs sources lumineuses en misant sur les ombres projetées pour obtenir de l'information 3D ? Malgré les résultats intéressants offerts par les systèmes multicaméras, la quantité d'information à traiter et leur complexité limitent grandement leur usage. Dans le même contexte, nous proposons de simplifier ces systèmes en remplaçant une caméra par une source lumineuse. En effet, une source lumineuse peut être vue comme une caméra qui génère une image d'ombre révélant l'objet qui bloque la lumière. Notre système sera composé par une seule caméra et une ou plusieurs sources lumineuses infrarouges (invisibles à l'oeil). Malgré les difficultés prévues quant à l'extraction de l'ombre et la déformation et l'occultation de l'ombre par des obstacles (murs, meubles...), les gains sont multiples en utilisant notre système. En effet, on peut éviter ainsi les problèmes de synchronisation et de calibrage de caméras et réduire le coût en remplaçant des caméras par de simples sources infrarouges. Nous proposons deux approches différentes pour automatiser la reconnaissance de postures humaines. La première approche reconstruit la forme 3D d'une personne pour faire la reconnaissance de la posture en utilisant des descripteurs de forme. La deuxième approche combine directement l'information 2D (ombre+silhouette) pour faire la reconnaissance de postures. Scientifiquement, nous cherchons à prouver que l'information offerte par une silhouette et l'ombre générée par une source lumineuse est suffisante pour permettre la reconnaissance de postures humaines élémentaires (p.ex. debout, assise, couchée, penchée, etc.). Le système proposé peut être utilisé pour la vidéosurveillance d'endroits non encombrés tels qu'un corridor dans une résidence de personnes âgées (pour la détection des chutes p. ex.) ou d'une compagnie (pour la sécurité). Son faible coût permettrait un plus grand usage de la vidéosurveillance au bénéfice de la société. Au niveau scientifique, la démonstration théorique et pratique d'un tel système est originale et offre un grand potentiel pour la vidéosurveillance. / Human posture recognition (HPR) from video sequences is one of the major active research areas of computer vision. It is one step of the global process of human activity recognition (HAR) for behaviors analysis. Many HPR application systems have been developed including video surveillance, human-machine interaction, and the video retrieval. Generally, applications related to HPR can be achieved using mainly two approaches : single camera or multi-cameras. Despite the interesting performance achieved by multi-camera systems, their complexity and the huge information to be processed greatly limit their widespread use for HPR. The main goal of this thesis is to simplify the multi-camera system by replacing a camera by a light source. In fact, a light source can be seen as a virtual camera, which generates a cast shadow image representing the silhouette of the person that blocks the light. Our system will consist of a single camera and one or more infrared light sources. Despite some technical difficulties in cast shadow segmentation and cast shadow deformation because of walls and furniture, different advantages can be achieved by using our system. Indeed, we can avoid the synchronization and calibration problems of multiple cameras, reducing the cost of the system and the amount of processed data by replacing a camera by one light source. We introduce two different approaches in order to automatically recognize human postures. The first approach directly combines the person’s silhouette and cast shadow information, and uses 2D silhouette descriptor in order to extract discriminative features useful for HPR. The second approach is inspired from the shape from silhouette technique to reconstruct the visual hull of the posture using a set of cast shadow silhouettes, and extract informative features through 3D shape descriptor. Using these approaches, our goal is to prove the utility of the combination of person’s silhouette and cast shadow information for recognizing elementary human postures (stand, bend, crouch, fall,...) The proposed system can be used for video surveillance of uncluttered areas such as a corridor in a senior’s residence (for example, for the detection of falls) or in a company (for security). Its low cost may allow greater use of video surveillance for the benefit of society.