Modélisation de séries temporelles multidimensionnelles. Application à l'évaluation générique et automatique du geste sportif
Auteur / Autrice : | Marion Morel |
Direction : | Séverine Dubuisson, Richard, James, Guy Kulpa, Catherine Achard |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Sciences mécaniques, acoustique, électronique et robotique |
Date : | Soutenance le 07/11/2017 |
Etablissement(s) : | Paris 6 |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale Sciences mécaniques, acoustique, électronique et robotique de Paris (2000-....) |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : Institut des systèmes intelligents et de robotique (Paris ; 2009-....) |
Jury : | Examinateurs / Examinatrices : Samia Bouchafa, Éric Anquetil, Catherine Pelachaud, Jean-Claude Martin |
Mots clés
Résumé
Qu'il tente de prévenir la chute d'une personne âgée, de traduire la langue des signes ou de contrôler un humain virtuel, l'analyse de gestes est un vaste domaine de recherche qui s'attelle à reconnaître, classifier, segmenter, indexer ou encore évaluer différents types de mouvements. Cependant, peu de travaux se concentrent sur cette dernière approche d'évaluation. Ce travail de thèse propose de mettre en place un outil d’évaluation automatique et générique d’un geste sportif, reposant sur l’utilisation d’une base de données de gestes experts acquis via un système de capture de mouvements. Afin d’extraire un mouvement de référence, l’algorithme de déformation temporelle dynamique (DTW) est considéré pour aligner puis moyenner les gestes. Les méthodes d’alignements et de moyennage de séries temporelles se confrontant aux conséquences néfastes de chemins de déformation du DTW pathologiques, des contraintes locales sont ajoutées et donnent lieu à un nouvel algorithme appelé CDBA. La qualité d’un geste est estimée spatialement et temporellement à chaque instant et pour chaque membre par comparaison avec le geste de référence et pondérée par la dispersion des données expertes autour de ce geste moyen. Le processus ainsi mis en place est validé à partir de gestes de karaté et de tennis annotés par des entraîneurs. Un premier prototype d’outil d’entraînement en ligne est finalement proposé et laisse entrevoir les potentialités d’usage qui pourraient être menées à la suite de ce travail.