Nous nous intéressons à l'acquisition automatique de mouvements 3D de personnes. Cette opération doit être réalisée sans un équipement spécialisé (marqueurs ou habillage spécifique), pour rendre son utilisation générale, sous la contrainte du temps réel. Pour répondre à ces questions, nous sommes amenés à traiter de la reconstruction et l'analyse de la forme 3D. Concernant le problème de reconstruction 3D en temps réel d'entités en mouvement à partir de plusieurs vues, les approches existantes font souvent appel à des calculs complexes incompatibles avec la contrainte du temps réel. Les approches du type SFS offrent un compromis intéressant entre efficacité algorithmique et précision. Ces dernières utilisent les silhouettes issues de chaque caméra pour proposer un volume englobant des objets. Cependant elles nécessitent un environnement particulièrement contraint, dont le placement minutieux des caméras. Les travaux présentés dans ce manuscrit généralisent l'utilisation des approches SFS à des environnements peu contrôlés. L'acquisition du mouvement revient à déterminer les paramètres offrant la meilleure corrélation entre le modèle et la reconstruction 3D. Notre objectif étant le suivi temps réel, nous proposons des méthodes qui offrent la précision requise et le temps réel. Couplé à un suivi temporel par filtre de Kalman, à un recalage d'objets géométriques simples (ellipsoïdes, sphères, etc.), nous proposons un système temps réel, offrant une erreur de l'ordre de 6%.De par sa robustesse, il permet le suivi simultané de plusieurs personnes, même lors de contacts. Les résultats obtenus ouvrent des perspectives à un transfert vers des applications grand public
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00603786 |
| Date | 30 September 2009 |
| Creators | Michoud, Brice |
| Publisher | Université Claude Bernard - Lyon I |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | fra |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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