Reconnaissance de gestes par vision
monoculaire temps réel : application à la formation des chargés de
manœuvres pour la conduite des ponts polaires
Gesture recognition by monocular vision
: application to the training course for the polar crane driving in
nuclear plant
Thierry Chateau, Frédéric Jurie, Raphaël Marc
thierry.chateau@lasmea.univ-bpclermont.fr
Résumé
Nous présentons une application à la formation des chargés de
manoeuvres pour la conduite des ponts polaires dans les réacteurs de
centrales nucléaires. Le coeur de cette application repose sur l’étude
d’un système de reconnaissance de gestes humains par vision couleur
monoculaire. Pour cela, nous proposons de suivre la trajectoire des
poignets et de le tête du stagiaire, puis de détecter, à partir de
l’analyse de ces trajectoires, le type de geste réalisé, parmi dix huit
gestes possibles. Nous proposons une approche originale pour la
détection de gestes cyclique, basée sur un formalisme flou. La solution
proposée est évaluée, à partir d’une base formée par sept personnes
différentes.
Abstract
The application described here is about gesture recognition. The system
is used into an application of training course for the polar crane
driving in nuclear plant. Real time gesture tracking provides
information to an avatar which is seen by all the actors into the
virtual nuclear plant reactor. We propose a color based approach to
track both head and shoulders into the video. The trajectories are then
analyzed in order to detect the current gesture from 18 possible
gestures. An original solution for cyclic gesture detection is also
presented.