Dans cette thèse, nous proposons une approche méthodologique et algorithmique pour la reconnaissance visuelle d'intentions, basée sur la rotation et le mouvement vertical de la tête et de la main. Le contexte dans lequel cette solution s'inscrit est celui d'une personne handicapée, dont la mobilité est assurée par un fauteuil roulant. Le système proposé constitue une alternative intéressante aux interfaces classiques de type manette, boutons pneumatiques, etc. La séquence vidéo, composée de 10 images, est traitée en utilisant différentes méthodes pour construire ce qui dans cette thèse est désigné par " courbe d'intention ". Une base de règles est également proposée pour classifier chaque courbe d'intention. Pour la reconnaissance basée sur les mouvements de la tête, une approche utilisant la symétrie du visage est proposée pour estimer la direction désirée à partir de la rotation de la tête. Une Analyse en Composantes Principales (ACP) est utilisée pour détecter l'intention de varier la vitesse de déplacement du fauteuil roulant, à partir du mouvement vertical de la tête. Pour la reconnaissance de la direction basée sur la rotation de la main, une approche utilisant à la fois la symétrie verticale de la main et un algorithme d'apprentissage (réseaux neuronaux, machines à vecteurs supports ou k-means), permet d'obtenir les courbes d'intentions exploitées par la suite pour la détection de la direction désirée. Une autre approche, s'appuyant sur l'appariement de gabarits de la région contenant les doigts, est également proposée. Pour la reconnaissance de la vitesse variable basée sur le mouvement vertical de la main, deux approches sont proposées. La première utilise également l'appariement de gabarits de la région contenant les doigts, et la deuxième se base sur un masque en forme d'ellipse, pour déterminer la position verticale de la main. Les résultats obtenus montrent de bonnes performances en termes de classification aussi bien des positions individuelles dans chaque image, que des courbes d'intentions. L'approche de reconnaissance visuelle d'intentions proposée produit dans la très grande majorité des cas un meilleur taux de reconnaissance que la plupart des méthodes proposées dans la littérature. Par ailleurs, cette étude montre également que la tête et la main en rotation et en mouvement vertical constituent des indicateurs d'intention appropriés
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00794527 |
| Date | 10 July 2012 |
| Creators | Luhandjula, Thierry |
| Publisher | Université Paris-Est |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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