Head Pose Estimation Using a Texture Model Based on Gabor Wavelets

International audienceNo abstrac

Abnormal Event Detection in Real Time Video

This paper describes an approach to detect abnormal mo- tion in videos. The core of the approach detects portion of video that corresponds to sudden changes of motion vari- ations of a set of de¯ned points of interest. Optical °ow technique tracks those points of interest. There are su±- cient variations in the optical °ow patterns in a mob scene when there are cases those showing abnormalities. The geo- metric clustering algorithm, k-means, clusters the obtained optical °ow information to get the distance between two consecutive frames. In general, comparatively high distance indicates abnormal motion. To demonstrate the interest of the approach, we present the results based on the detection of abnormal motions in video, which consists of both normal and abnormal motions

State of art in Body Tracking

Definition: body tracking is the process of capturing the large body movements, of a subject (person) at some resolution. What is not covered by the above definition is small scale body movements such as facial expressions and hand gestures. Body tracking is used both when the subject is viewed as a single object and when viewed as articulated motion of a high degree of freedom skeleton structure with

Estimation du regard dans un environnement contrôlé

L objectif principal de mon travail de thèse est l extraction de la direction du regard (attention visuelle) d une personne à partir de la vidéo. Cette analyse est effectuée dans un environnement composé d une scène cible et d une zone d observation. La scène cible est une région d intérêt définie pour être analysée (e.g. un écran plasma large, une image projetée sur un mur, une affiche publicitaire, un linéaire dans un magasin, ou la vitrine d un magasin). La zone surveillée quant à elle est l emplacement d où les personnes regardent la scène cible (e.g. la rue, un couloir ou bien les allées d un supermarché). Les connaissances qui sont extraites sont alors utilisées pour comprendre le comportement visuel de personnes ainsi que pour la réorganisation de la scène cible. Pour atteindre cet objectif, nous proposons une approche basée sur l estimation de l orientation de la tête et la projection du champ visuel pour localiser la région d intérêt. Nous avons utilisé une méthode d estimation de l orientation de la tête basée sur l apparence globale et sur un modèle cylindrique, et une méthode de projection géométrique pour extraire les régions d intérêts basée sur les données physiologiques de la vision humaine. L analyse du comportement visuel des personnes a été effectuée à l aide d un ensemble de métriques. Les méthodes proposées ont été validées sur des données vidéos et images.The aim of this thesis is to analyze the behaviour of the people passing in front of a target scene. We consider an environment composed of a so-called target scene (a specific scene under analysis, such as a large plasma screen, a projected image, an advertising poster, a shop window, etc.) and a monitored area (place from which people look at the target scene, such as a street or shopping mall). Computer vision provides promising techniques enabling to obtain such information by analyzing videos captured by cameras monitoring this area. Such information are useful in order to simplify technologies that uses the output of the studies about a target scene. In this thesis, we propose an approach that estimates the visual gaze of a person in a controlled environment. The visual gaze of a person is estimated from the head pose. It is followed by its projection on the target scene that allows to estimate the approximate location of interest. Finally, an analysis of the region of interest allows an accurate explanation of the human activity and interest.LILLE1-Bib. Electronique (590099901) / SudocSudocFranceF