Catherine Huyghe viendra présenterons travaux sur la vision robotique le mercredi 27/03 à 14h en salle 301. La présentation se fera en français.
Résumé
Au cours des dernières années, les progrès dans le domaine de la robotique ont facilité l'intégration de robots dans le cadre de l'assistance à domicile, soutenant ainsi les personnes âgées, malades ou handicapées vers une plus grande autonomie. Ces robots sont capables d'effectuer des tâches quotidiennes et d'alerter les aidants ou les familles en cas de situations anormales telles que des chutes.
Ce projet se place dans le champ de la vision par ordinateur et, plus spécifiquement, dans la reconnaissance des actions humaines.
L'objectif est de développer un système capable d'identifier les situations normales et anormales pour une application au sein d'un robot d'aide au maintien à domicile. Pour y parvenir, il est crucial de prendre en compte les mouvements et les immobilités des personnes ainsi que les déplacements de la caméra liés au déplacement du robot. Notre approche consiste à déterminer le meilleur couple entre une ou plusieurs modalités d'entrée et une architecture de classification permettant de reconnaître les situations normales et anormales dans le contexte de la robotique d'assistance au maintien à domicile.
Dans cette étude, nous proposons une approche pour la reconnaissance des actions humaines basée sur la segmentation sémantique des parties du corps humain, afin de se concentrer sur le corps humain et de traiter les mouvements partiels ou lents ainsi que l’immobilité tout en prenant en compte les mouvements du robot.
Dans le cadre de la validation de notre approche, de nombreux ensembles de données destinés à la reconnaissance des actions humaines sont disponibles et couvrent un large éventail d’activités générales ou quotidiennes, mais ils couvrent moins le cas des situations anormales. Lorsque des actions spécifiques sont disponibles, elles ne sont souvent pas adaptées au contexte de la robotique d'assistance. Pour valider notre approche, nous proposons également un nouveau jeu de données qui couvre certaines situations spécifiques utiles dans le contexte de l’assistance au maintien à domicile.
