Thèse de Clément Lemeunier


Sujet :
Modélisation efficiente du corps humain en mouvement

Résumé :

Le projet ANR Human4D souhaite relever de nouveaux défis dans le contexte de la modélisation du corps humain, et proposer une nouvelle modélisation 4D efficiente du corps humain en mouvement. Notre ambition est d'aller au-delà des représentations de l'espace des formes existantes qui se concentrent principalement sur les poses de formes statiques, et de considérer la dynamique.

 

L'objectif de ce travail est tout d’abord d’analyser des séquences de mouvement acquises sur la plateforme Kinovis à Grenoble, séquences fournies par le partenaire INRIA. Il faudra tout d’abord s'intéresser aux méthodes existantes de la littérature qui permettent d’extraire les informations pertinentes (informations qui différencient les personnes et informations qui différencient les mouvements). Nous nous intéresserons particulièrement aux techniques d’analyse spectrale appliquées aux formes 3D et les adapterons pour tenir compte de l’aspect temporel des données.

Le second objectif sera de proposer de nouvelles représentations compactes du corps humain en mouvement en considérant les propriétés des formes analysées préalablement. Ces nouvelles représentations devront permettre d'étendre les techniques d'apprentissage récentes utilisées sur des grilles régulières 2D à des entités 3D dynamiques. Leur exploitation à partir d'une analyse des formes en mouvement permettra une synthèse de nouveaux mouvements / nouvelles formes.


Encadrant : Florent Dupont
Co-encadrant : Florence Denis, Guillaume Lavoué