Design of a dance gesture recognition system

We present here a whole operational prototype for the compression and recognition of dance gestures from contemporary ballet. Our input data are motion trajectories followed by the joints of a dancing body provided by a motion-capture system. We propose a suitable tool for nonuniform sub-sampling of spatio-temporal signals. The key of our approach is the use of polygonal approximation to provide a compact and efficient representation of motion trajectories. Our dance gesture recognition method involves a set of Hidden Markov Models (HMMs), each of them being related to a motion trajectory followed by the joints. We have validated our recognition system on 12 fundamental movements from contemporary ballet performed by 4 dancers.Nous présentons ici un prototype complet et opérationnel intégrant la compression et la reconnaissance de gestes dansés issus d'un ballet contemporain. Les données traitées sont des trajectoires de mouvement suivies par les articulations d'un corps dansant. Ces courbes spatio-temporelles sont fournies par un système de capture du mouvement. Nous proposons un outil efficace pour le sous-échantillonnage non uniforme de signaux spatio-temporels. Notre approche utilise une approximation polygonale des contours pour construire une représentation compacte et efficace des trajectoires de mouvement. Notre méthode de reconnaissance de gestes dansés repose sur un ensemble de Modèles de Markov Cachés (MMC) chacun étant associé à la trajectoire d'un marqueur. Nous avons validé notre système de reconnaissance sur 12 mouvements de base effectués par 4 danseurs d'un ballet contemporain

Compression et caractérisation de systèmes de trajectoires

Le but de ce travail est la reconnaissance de gestes dansés issus d'un ballet contemporain. Les données traitées sont des trajectoires de mouvement suivies par les articulations d'un corps dansant. Ces courbes spatio-temporelles sont fournies par un système de capture du mouvement. Il est évident que l'utilisation des signaux bruts sans pré-traitement préalable est inappropriée et coûteuse. Nous proposons donc un outil efficace pour le sous-échantillonnage non uniforme de signaux spatio-temporels. Notre approche utilise une adaptation des modèles de contours actifs pour construire une représentation compacte et efficace des trajectoires de mouvement. Notre méthode de reconnaissance de gestes dansés repose sur un ensemble automatiquement pondérés de modèles de Markov cachés (MMC) continus, chacun étant associé à la trajectoire d'un marqueur

Vers une stratégie européenne d'économie circulaire

Présentation de la stratégie européenne (Commission Barroso, Commission Juncker, Parlement européen) en matière d'économie circulair

Methodologie d'etude du transport transitoire de suspensions dans les milieux poreux application a la recuperation amelioree des hydrocarbures par voie microbienne

SIGLECNRS T Bordereau / INIST-CNRS - Institut de l'Information Scientifique et TechniqueFRFranc