Reconnaissance automatisée des activités et des comportements humains à travers l'analyse de vidéos

La reconnaissance d’activités humaines dans les vidéos revêt une importance majeure en offrant une compréhension automatisée du comportement humain dans une variété de contextes. Elle permet de détecter, analyser et interpréter les activités des individus, ouvrant ainsi la voie à un large éventail d’applications. Par exemple, dans le domaine de l’aménagement urbain, la reconnaissance d’activités permet de détecter et comprendre les comportements des usagers des espaces publiques. Elle peut ainsi aider les experts en aménagement urbain à prendre des décisions éclairées qui favorisent la conception d’aménagements à la fois fonctionnels et adaptés aux besoins de la population. Toutefois, reconnaître les activités humaines dans des environnements réalistes peut être problématique à cause de plusieurs défis tels que l’occlusion, les conditions d’éclairage, et la variation d’apparence intra-classe. Dans cette thèse, nous présentons différentes méthodes permettant une reconnaissance automatisée des activités à partir de séquences vidéos. Les approches proposées visent à relever les défis spécifiques rencontrés dans des environnements réalistes et complexes comme les espaces publics. Ces approches se basent sur l’idée que l’intégration de l’information de pose humaine fournit des caractéristiques précieuses de l’activité. Aussi, se concentrer sur les informations d’apparence spatio-temporelles les plus discriminantes permet de mieux comprendre et reconnaître les activités dans les séquences vidéos. La première méthode que nous proposons est une méthode de reconnaissance d’activités humaines basée sur la pose, qui extrait de manière efficace les caractéristiques spatio-temporelles les plus discriminantes des activités et les encodent en une représentation compacte en grille. Notre approche se concentre sur l’analyse des informations les plus pertinentes liées à l’activité, en mettant en évidence les poses représentatives à l’aide d’un mécanisme d’attention explicite. Ce mécanisme permet de gérer efficacement les situations difficiles, telles que les occlusions et les variations intra-classes.