%Aigaion2 BibTeX export from Idiap Publications %Thursday 21 November 2024 12:48:20 PM @TECHREPORT{Marcel00IRR, author = {Marcel, S{\'{e}}bastien}, projects = {Idiap}, title = {Approches g{\'{e}}n{\'{e}}ratives pour le traitement de s{\'{e}}quences d'images: application {\`{a}} la reconnaissance dynamique des gestes de la main}, type = {Idiap-RR}, number = {Idiap-RR-45-2000}, year = {2000}, institution = {IDIAP}, note = {Submitted: VALGO 2001, France, 2001}, abstract = {Cet article propose deux approches g{\'{e}}n{\'{e}}ratives pour le traitement de s{\'{e}}quences d'images appliqu{\'{e}}es {\`{a}} la reconnaissance dynamique des gestes de la main. Dans un premier temps, un mod{\`{e}}le probabiliste gaussien de r{\'{e}}gions homog{\`{e}}nes de teinte chair (blob) est pr{\'{e}}sent{\'{e}}. Les param{\`{e}}tres des blobs sont calcul{\'{e}}s par un algorithme EM (Expectation-Maximisation). Les blobs obtenus sont moins nombreux et plus stables que les zones de pixels de teinte chair connexes dont les blobs sont issus. Dans un second temps, l'article d{\'{e}}crit un mod{\`{e}}le hybride {\`{a}} base de r{\'{e}}seaux de neurones et de mod{\`{e}}les de Markov cach{\'{e}}s pour traiter des s{\'{e}}quences de donn{\'{e}}es et ainsi reconnaitre les trajectoires form{\'{e}}es par les blobs comme des gestes. Les param{\`{e}}tres du mod{\`{e}}le sont calcul{\'{e}}s {\'{e}}galement par un algorithme EM. Le mod{\`{e}}le obtenu est capable d'effectuer des t{\^{a}}ches de pr{\'{e}}diction et de classification. Une extension g{\'{e}}n{\'{e}}rative de ce mod{\`{e}}le est propos{\'{e}}e pour prendre en compte la probabilit{\'{e}} d'observation des entr{\'{e}}es. Ainsi, le nouveau mod{\`{e}}le g{\'{e}}n{\'{e}}ratif est capable de rejeter une s{\'{e}}quence d'entr{\'{e}}e qui n'a jamais {\'{e}}t{\'{e}} apprise.}, pdf = {https://publications.idiap.ch/attachments/reports/2000/rr00-45.pdf}, postscript = {ftp://ftp.idiap.ch/pub/reports/2000/rr00-45.ps.gz}, ipdinar={2000}, ipdmembership={vision}, language={French}, }