A formal framework for representation and recognition of human activities

Cette thèse concerne la représentation et la reconnaissance automatique d'activités humaines. Nous étudions d'abord un modèle de représentation du contexte basé sur les réseaux de Pétri. Afin de prendre en charge la nature imprécise de la description des activités humaines, nous étendons le modèle aux réseaux de Pétri flous. Nous proposons ensuite un modèle hiérarchique de fusion pour la reconnaissance des activités. Ce modèle s'appuie sur les concepts de mesure floue et d'intégrale floue. Nous fusionnons les indices produits par les réseaux de Pétri flous afin de produire pour chaque activité modélisée son degré de ressemblance par rapport une scène extraite d'une séquence d'images vidéo. Notre modèle de représentation et de reconnaissance d'activités s'appuie sur la notion de rôle, qui est une interprétation construite à partir des données bas niveau produites par les opérateurs d'analyse d'image. Nous avons comparé deux approches (réseau de neurones et SVM) pour l'apprentissage automatique de cette fonction de rôle.GRENOBLE1-BU Sciences (384212103) / SudocSudocFranceF