Étude préliminaire à la recherche de photographies muséales en mobilité

National audienceThis paper studies the problem of images indexing and retrieval related to museum visits. We especially focus on "offline" use of mobile devices (i.e., without connection to a remote server), from the point view of intrinsic quality and the point of view of mobile potential use. We describe three approaches, and we study their qualitative behavior on a test collection of photographs of paintings taken by mobile devices in the Grenoble museum.Cet article étudie la problématique de l'indexation et de la recherche d'image dans le cadre de visites de musée. Nous nous intéressons en particulier au cas d'utilisation d'outils mobiles "hors ligne" (c'est-à-dire sans connexion à un serveur distant), du point de vue qualité intrinsèque et du point de vue application mobile. Nous décrivons trois approches de référence, et nous étudions leur comportement qualitatif sur une collection de photographies de peintures, prises par des outils mobiles dans le Musée de Grenoble

The Grenoble System for the Social Touch Challenge at ICMI 2015

International audienceNew technologies and especially robotics is going towards more natural user interfaces. Works have been done in different modality of interaction such as sight (visual computing), and audio (speech and audio recognition) but some other modalities are still less researched. The touch modality is one of the less studied in HRI but could be valuable for naturalistic interaction. However touch signals can vary in semantics. It is therefore necessary to be able to recognize touch gestures in order to make human-robot interaction even more natural.We propose a method to recognize touch gestures. This method was developed on the CoST corpus and then directly applied on the HAART dataset as a participation of the Social Touch Challenge at ICMI 2015.Our touch gesture recognition process is detailed in this article to make it reproducible by other research teams.Besides features set description, we manually filtered the training corpus to produce 2 datasets.For the challenge, we submitted 6 different systems.A Support Vector Machine and a Random Forest classifiers for the HAART dataset.For the CoST dataset, the same classifiers are tested in two conditions: using all or filtered training datasets.As reported by organizers, our systems have the best correct rate in this year's challenge (70.91% on HAART, 61.34% on CoST).Our performances are slightly better that other participants but stay under previous reported state-of-the-art results

Figurines, a multimodal framework for tangible storytelling

Author versionInternational audienceThis paper presents Figurines, an offline framework for narrative creation with tangible objects, designed to record storytelling sessions with children, teenagers or adults. This framework uses tangible diegetic objects to record a free narrative from up to two storytellers and construct a fully annotated representation of the story. This representation is composed of the 3D position and orientation of the figurines, the position of decor elements and interpretation of the storytellers' actions (facial expression, gestures and voice). While maintaining the playful dimension of the storytelling session, the system must tackle the challenge of recovering the free-form motion of the figurines and the storytellers in uncontrolled environments. To do so, we record the storytelling session using a hybrid setup with two RGB-D sensors and figurines augmented with IMU sensors. The first RGB-D sensor completes IMU information in order to identify figurines and tracks them as well as decor elements. It also tracks the storytellers jointly with the second RGB-D sensor. The framework has been used to record preliminary experiments to validate interest of our approach. These experiments evaluate figurine following and combination of motion and storyteller's voice, gesture and facial expressions. In a make-believe game, this story representation was re-targeted on virtual characters to produce an animated version of the story. The final goal of the Figurines framework is to enhance our understanding of the creative processes at work during immersive storytelling

A system for creating virtual reality content from make-believe games

International audiencePretend play is a storytelling technique, naturally used from very young ages, which relies on object substitution to represent the characters of the imagined story. We propose a system which assists the storyteller by generating a virtualized story from a recorded dialogue performed with 3D printed figurines. We capture the gestures and facial expressions of the storyteller using Kinect cameras and IMU sensors and transfer them to their virtual counterparts in the story-world. As a proof-of-concept, we demonstrate our system with an improvised story involving a prince and a witch, which was successfully recorded and transferred into 3D animation

Information Access in mobile environment for museum visits : Deep Neraul Networks for Instance and Gesture Recognition

Dans le cadre du projet GUIMUTEIC, qui vise à équiper les visiteurs de musées d'un outils d'aide à la visite équipé d'une caméra, cette thèse adresse le problème d'accès à l'information en mobilité.On s'intéresse à comment rendre l'information à propos des œuvres accessible et automatique aux visiteurs de lieux touristiques.Elle s'inscrit dans le cadre du projet GUIMUTEIC, qui vise à équiper les visiteurs de musées d'un outil d'aide à l'accès à l'information en mobilité.Être capable de déterminer si le visiteur désire avoir accès à l'information signifie identifier le contexte autour de lui, afin de fournir une réponse adaptée, et réagir à ses actions.Ceci soulève les problématiques d'identification de points d'intérêts, pour déterminer le contexte, et d'identification de gestes de utilisateurs, pour répondre à ses demandes.Dans le cadre du notre projet, le visiteur est donc équipé d'une caméra embarquée.L'objectif est de fournir un solution à l'aide à la visite, en developpant des méthodes de vision pour l'identification d'objet, et de detection de gestes dans les vidéos à la première personne.Nous proposons dans cette thèse une étude de la faisabilité et de l'intérêt de l'aide à la visite, ainsi que de la pertinence des gestes dans le cadre de l'interaction avec un système embarqué.Nous proposons une nouvelle approche pour l'identification d'objets grâce à des réseaux de neurones profonds siamois pour l'apprentissage de similarité entre les images, avec apprentissage des régions d'intérêt dans l'image.Nous explorons également l'utilisation de réseaux à taille réduite pour le détection de gestes en mobilité.Nous présentons pour cela une architecture utilisant un nouveau type de bloc de convolutions, pour réduire le nombre de paramètres du réseau et permettre son utilisation sur processeur mobile.Pour évaluer nos propositions, nous nous appuyons sur plusieurs corpus de recherche d'image et de gestes, crée spécialement pour correspondre aux contraintes du projet.This thesis is part of the GUIMUTEIC project, which aim is to equip museum tourist with an audio-guide enhanced by a camera.This thesis adress the problem of information access in mobile environment, by automaticaly providing information about museum artefacts.To be able to give this information, we need to know when the visitor desire guidance, and what he is looking at, to give the correct response.This raises issues of identification of points of interest, to determine the context, and identification of user gestures, to meet his demands.As part of our project, the visitor is equipped with an embedded camera.The goal is to provide a solution to help with the visit, developing vision methods for object identification, and gesture detection in first-person videos.We propose in this thesis a study of the feasibility and the interest of the assistance to the visit, as well as the relevance of the gestures in the context of the interaction with an embedded system.We propose a new approach for objects identification thanks to siamese neural networks to learn images similarity and define regions of interest.We are also exploring the use of small networks for gesture recognition in mobility.We present for this an architecture using new types of convolution blocks, to reduce the number of parameters of the network and allow its use on mobile processor.To evaluate our proposals, we rely on several corpus of image search and gestures, specificaly designed to match the constraints of the project

Accès à de l'information en mobilité par l'image pour la visite de Musées : Réseaux profonds pour l'identification de gestes et d'objets

This thesis is part of the GUIMUTEIC project, which aim is to equip museum tourist with an audio-guide enhanced by a camera.This thesis adress the problem of information access in mobile environment, by automaticaly providing information about museum artefacts.To be able to give this information, we need to know when the visitor desire guidance, and what he is looking at, to give the correct response.This raises issues of identification of points of interest, to determine the context, and identification of user gestures, to meet his demands.As part of our project, the visitor is equipped with an embedded camera.The goal is to provide a solution to help with the visit, developing vision methods for object identification, and gesture detection in first-person videos.We propose in this thesis a study of the feasibility and the interest of the assistance to the visit, as well as the relevance of the gestures in the context of the interaction with an embedded system.We propose a new approach for objects identification thanks to siamese neural networks to learn images similarity and define regions of interest.We are also exploring the use of small networks for gesture recognition in mobility.We present for this an architecture using new types of convolution blocks, to reduce the number of parameters of the network and allow its use on mobile processor.To evaluate our proposals, we rely on several corpus of image search and gestures, specificaly designed to match the constraints of the project.Dans le cadre du projet GUIMUTEIC, qui vise à équiper les visiteurs de musées d'un outils d'aide à la visite équipé d'une caméra, cette thèse adresse le problème d'accès à l'information en mobilité.On s'intéresse à comment rendre l'information à propos des œuvres accessible et automatique aux visiteurs de lieux touristiques.Elle s'inscrit dans le cadre du projet GUIMUTEIC, qui vise à équiper les visiteurs de musées d'un outil d'aide à l'accès à l'information en mobilité.Être capable de déterminer si le visiteur désire avoir accès à l'information signifie identifier le contexte autour de lui, afin de fournir une réponse adaptée, et réagir à ses actions.Ceci soulève les problématiques d'identification de points d'intérêts, pour déterminer le contexte, et d'identification de gestes de utilisateurs, pour répondre à ses demandes.Dans le cadre du notre projet, le visiteur est donc équipé d'une caméra embarquée.L'objectif est de fournir un solution à l'aide à la visite, en developpant des méthodes de vision pour l'identification d'objet, et de detection de gestes dans les vidéos à la première personne.Nous proposons dans cette thèse une étude de la faisabilité et de l'intérêt de l'aide à la visite, ainsi que de la pertinence des gestes dans le cadre de l'interaction avec un système embarqué.Nous proposons une nouvelle approche pour l'identification d'objets grâce à des réseaux de neurones profonds siamois pour l'apprentissage de similarité entre les images, avec apprentissage des régions d'intérêt dans l'image.Nous explorons également l'utilisation de réseaux à taille réduite pour le détection de gestes en mobilité.Nous présentons pour cela une architecture utilisant un nouveau type de bloc de convolutions, pour réduire le nombre de paramètres du réseau et permettre son utilisation sur processeur mobile.Pour évaluer nos propositions, nous nous appuyons sur plusieurs corpus de recherche d'image et de gestes, crée spécialement pour correspondre aux contraintes du projet

MRIM-LIG at ImageCLEF 2016 Scalable Concept Image Annotation Task

International audienceThis paper describes the participation of the the MRIM research Group of the LIG laboratory in the ImageCLEF scalable concept image annotation subtask 1. We made use of a classical framework to annotate the 500K images of this task: we tuned an existing Convolutional Neural Network model to learn the 251 concepts and to locate bounding boxes of such concepts, and we applied a specific process to handle faces and face parts. Because of time constraints, we fully processed 35% of the full corpus (i.e. 180K images), and partially the remaining images of the corpus. For our first participation to this task, the results obtained show that we have to manage the localization in a more effective way

Fully Convolutional Network and Region Proposal for Instance Identification with Egocentric Vision

International audienceThis paper presents a novel approach for egocentric image retrieval and object detection. This approach uses fully convolutional networks (FCN) to obtain region proposals without the need for an additional component in the network and training. It is particularly suited for small datasets with low object variability. The proposed network can be trained end-to-end and produces an effective global de-scriptor as an image representation. Additionally, it can be built upon any type of CNN pre-trained for classification. Through multiple experiments on two egocentric image datasets taken from museum visits, we show that the de-scriptor obtained using our proposed network outperforms those from previous state-of-the-art approaches. It is also just as memory-efficient, making it adapted to mobile devices such as an augmented museum audio-guide