Beschreibung
Ce travail de recherche cible lextraction et la reconnaissance des actions humaines depuis des flux continus multimodaux et plus précisément ceux de la langue des signes depuis le capteur Kinect. Les principales contributions sont:(1) La proposition de descripteurs en échelles locales en Contextes Augmentés de Jointures et en Histogrammes de Déplacements, en plus du raffinement des représentations en vecteurs de Fisher sous échelles globales.(2) La proposition de deux approches de Segmentation Temporelle des actions. Une heuristique optimisée à lextraction temps-réel. L'autre est par apprentissage de caractéristiques et groupement des labels obtenus.(3) La troisième contribution, la principale, concerne la proposition dun schéma de fusion hybride combinant la concaténation des caractéristiques multimodales avec la pondération des scores de décisions issus de modèles SVM multi-résolutions. La robustesse de l'approche a été prouvée sur les benchmark publiques CGC-2014 et CAD-60. Une base de données baptisée KiFaEx dédiée aux expressions faciales RGB-D depuis Kinect a été aussi proposée.
Autorenporträt
Technologue en informatique à ISET Sousse, Bassem Seddik est docteur en vision par ordinateur de L'ENIS-Tunisie. Ses travaux de recherche concernent la reconnaissance des actions humaines, des expressions faciales ainsi que la langue des signes. Il est membre du laboratoire LATIS ENISo-Tunisie et se spécialise dans les matières multimédia 2D/3D.
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