Estimation visuelle d'indices anthropométriques

par Carmelo Velardo

Thèse de doctorat en Signal et images

Sous la direction de Jean-Luc Dugelay.

Le président du jury était Frédéric Dufaux.

Le jury était composé de Jean-Marc Odobez.

Les rapporteurs étaient François Brémond, Fabio Roli.


  • Résumé

    Les récents progrès dans le domaine des communications homme-machine ont créé un intérêt croissant pour l’analyse sémantique des contenus multimédia. Cependant, il reste encore beaucoup à faire pour les machines puissent interpréter le contenu d’une manière plus sémantique/humaine. Aussi en ce qui concerne les systèmes biométriques, des avancées ont été réalisées avec l’introduction duconcept de biométries douces (BD). La BD est un nouveau domaine qui vise à explorer les traits de l’homme, toute en permettantl’intercommunication entre l’homme et la machine. Ici, nous explorons ce concept par rapport à la structure du corps humain, tant dans un cadre théorique, que dans un contexte pratique. Grâce aux bases de données utilisées pour des études démographiques, nouseffectuons une analyse des différentes parties du corps pour extraire de l’information comme le poids, la taille et le genre de la personne. Nous utilisons les mesures anthropométriques pour une opération d’élagage permettant une exécution plus rapide d’un algorithme de reconnaissance biométrique. Ensuite, dans le cas d’un groupe limité d’utilisateurs, la BD est utilisée pour ré-identifier les utilisateurs d’un système de vidéo surveillance. Enfin, nous utilisons l’analyse de flux vidéo 3D pour deux applications lié au domaine para-médical. La première démontre la faisabilité d’analyser la santé apparente (du corps) de l’utilisateur et de donner des conseils basés sur des connaissances médicales. La seconde application permet de contrôler visuellement une éventuelle porte de poids des cosmonautes en absence de gravité.

  • Titre traduit

    Anthropometry and soft biometrics for smart monitoring


  • Résumé

    The increasingly rapid convergence between machine and human languages has created a growing interest In the semintic analysis ofmultimedia contents. Despite the recent technological progresses, much remains to study in order to fill the semantic gap, the lack ofcoincidence between the information the machine extracts from raw data and the way humans interpret that content. Soft Biometrics (SB)represent the recent advances that Biometric research performed in these regards.Those traits have attracted the attention of theresearch community in that they have some characteristics peculiar to Hard Biometrics while they improve the semantic content theycarry. In this dissertation we explore the Body SB concept both from a theoretical and a practical point of view. Taking advantage ofdataset used for medicals and demographics studies, we analyze the relation between body parts and personal traits like anthropometricmeasures, weight, and gender. The ability to extract this information is tested by using both the 2D image analysis and by processing 3D video streams. We use SB for pruning a biometric database, enabling faster and more accurate response of a face recognition system.Moreover, we build an application that demonstrates the feasibility of people re-identification for limited groups of users. Furthermore, we present two medical applications for health conditions tracking. The former enables the interaction between the user and an automaticsystem that performs a medical check up of user’s body, providing hints and lifestyle suggestions. The latter Is intended to support themonitoring of cosmonauts’ weight losses due to the lack of gravity in outer space.


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