Détection et classification fines d'actions à partir de vidéos par réseaux de neurones à convolutions spatio-temporelles : Application au tennis de table.

par Pierre-Etienne Martin

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Jenny Benois Pineau et de Renaud Péteri.

Le président du jury était Pascal Desbarats.

Le jury était composé de Jenny Benois Pineau, Renaud Péteri, Petia Radeva, Klaus Schöffmann, Nicolas Thome, Martha Larson.

Les rapporteurs étaient Petia Radeva, Klaus Schöffmann, Nicolas Thome.


  • Résumé

    La reconnaissance des actions à partir de vidéos est l'un des principaux problèmes de vision par ordinateur. Malgré des recherches intensives, la différenciation et la reconnaissance d'actions similaires restent un défi. Cette thèse porte sur la classification des gestes sportifs à partir de vidéos, avec comme cadre applicatif le tennis de table.Nous proposons une méthode d’apprentissage profond pour segmenter et classifier automatiquement les différents coup de Tennis de Table. Notre objectif est de concevoir un système intelligent permettant d'analyser les performances des élèves pongistes, et de donner la possibilité à l’entraîneur d'adapter ses séances d'entraînement pour améliorer leurs performances.Dans ce but, nous avons élaboré la base de données “TTStroke-21”, constituée de clips vidéo d'exercices de tennis de table, enregistrés par les étudiants de la faculté de sport de l'Université de Bordeaux – STAPS. Cette base de données a ensuite été annotée par des professionnels du domaine à l'aide d'une plateforme crowdsourcing. Les annotations consistent en une description des coups effectués (début, fin et type de coup). Au total, 20 différents coups de tennis de table sont considérés plus une classe de rejet.La reconnaissance des actions similaires présente des différences avec la reconnaissance d’actions classique. En effet, dans les bases de données classiques, le contexte de l’arrière plan fournit souvent des informations discriminantes que les méthodes peuvent utiliser pour classer l'action plutôt que de se concentrer sur l'action elle-même. Dans notre cas, la similarité entre classes est élevée, les caractéristiques visuelles discriminantes sont donc plus difficiles à extraire et le mouvement joue un rôle clef dans la caractérisation de l’action.Dans cette thèse, nous introduisons un réseau de neurones spatio-temporel convolutif avec une architecture Jumelle. Ce réseau d'apprentissage profond prend comme entrées une séquence d'images RVB et son flot optique estimé. Les données RVB permettent à notre modèle de capturer les caractéristiques d'apparence tandis que le flot optique capture les caractéristiques de mouvement. Ces deux flux sont traités en parallèle à l'aide de convolutions 3D, et sont fusionnés à la dernière étape du réseau. Les caractéristiques spatio-temporelles extraites dans le réseau permettent une classification efficace des clips vidéo de TTStroke-21. Notre méthode obtient une performance de classification de 93.2% sur l'ensemble des données tests. Appliquée à la tâche jointe de détection et de classification, notre méthode atteint une précision de 82.6%.Nous étudions les performances en fonction des types de données utilisés en entrée et la manière de les fusionner. Différents estimateurs de flot optique ainsi que leur normalisation sont testés afin d’améliorer la précision. Les caractéristiques de chaque branche de notre architecture sont également analysées afin de comprendre le chemin de décision de notre modèle. Enfin, nous introduisons un mécanisme d'attention pour aider le modèle à se concentrer sur des caractéristiques discriminantes et aussi pour accélérer le processus d’entraînement. Nous comparons notre modèle avec d'autres méthodes sur TTStroke-21 et le testons sur d'autres ensembles de données. Nous constatons que les modèles fonctionnant bien sur des bases de données d’actions classiques ne fonctionnent pas toujours aussi bien sur notre base de données d'actions similaires.Les travaux présentés dans cette thèse ont été validés par des publications dans une revue internationale, cinq papiers de conférences internationales, deux papiers d’un workshop international et une tâche reconductible dans le workshop MediaEval où les participants peuvent appliquer leurs méthodes de reconnaissance d'actions à notre base de données TTStroke-21. Deux autres papiers de workshop internationaux sont en cours de préparation, ainsi qu'un chapitre de livre.

  • Titre traduit

    Fine-grained action detection and classification from videos with spatio-temporal convolutional neural networks : Application to Table Tennis.


  • Résumé

    Action recognition in videos is one of the key problems in visual data interpretation. Despite intensive research, differencing and recognizing similar actions remains a challenge. This thesis deals with fine-grained classification of sport gestures from videos, with an application to table tennis.In this manuscript, we propose a method based on deep learning for automatically segmenting and classifying table tennis strokes in videos. Our aim is to design a smart system for students and teachers for analyzing their performances. By profiling the players, a teacher can therefore tailor the training sessions more efficiently in order to improve their skills. Players can also have an instant feedback on their performances.For developing such a system with fine-grained classification, a very specific dataset is needed to supervise the learning process. To that aim, we built the “TTStroke-21” dataset, which is composed of 20 stroke classes plus a rejection class. The TTStroke-21 dataset comprises video clips of recorded table tennis exercises performed by students at the sport faculty of the University of Bordeaux - STAPS. These recorded sessions were annotated by professional players or teachers using a crowdsourced annotation platform. The annotations consist in a description of the handedness of the player and information for each stroke performed (starting and ending frames, class of the stroke).Fine-grained action recognition has some notable differences with coarse-grained action recognition. In general, datasets used for coarse-grained action recognition, the background context often provides discriminative information that methods can use to classify the action, rather than focusing on the action itself. In fine-grained classification, where the inter-class similarity is high, discriminative visual features are harder to extract and the motion plays a key role for characterizing an action.In this thesis, we introduce a Twin Spatio-Temporal Convolutional Neural Network. This deep learning network takes as inputs an RGB image sequence and its computed Optical Flow. The RGB image sequence allows our model to capture appearance features while the optical flow captures motion features. Those two streams are processed in parallel using 3D convolutions, and fused at the last stage of the network. Spatio-temporal features extracted in the network allow efficient classification of video clips from TTStroke-21. Our method gets an average classification performance of 87.3% with a best run of 93.2% accuracy on the test set. When applied on joint detection and classification task, the proposed method reaches an accuracy of 82.6%.A systematic study of the influence of each stream and fusion types on classification accuracy has been performed, giving clues on how to obtain the best performances. A comparison of different optical flow methods and the role of their normalization on the classification score is also done. The extracted features are also analyzed by back-tracing strong features from the last convolutional layer to understand the decision path of the trained model. Finally, we introduce an attention mechanism to help the model focusing on particular characteristic features and also to speed up the training process. For comparison purposes, we provide performances of other methods on TTStroke-21 and test our model on other datasets. We notice that models performing well on coarse-grained action datasets do not always perform well on our fine-grained action dataset.The research presented in this manuscript was validated with publications in one international journal, five international conference papers, two international workshop papers and a reconductible task in MediaEval workshop in which participants can apply their action recognition methods to TTStroke-21. Two additional international workshop papers are in process along with one book chapter.


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