L'anthropologue à l'épreuve du temps
For more information on VAT and other payment methods, see "Specifications
- Publisher
- Presses universitaires de Louvain
- Title Part
-
Numéro 2
- Editorial coordination by
- Liliane Voyé,
- Journal
- Recherches sociologiques et anthropologiques XXXIII-2002
- ISSN
- 0771677X
- Language
- French
- Publisher Category
- Economics and Social Sciences
- BISAC Subject Heading
- SOC000000 SOCIAL SCIENCE
- Onix Audience Codes
- 06 Professional and scholarly
- CLIL (Version 2013-2019)
- 3081 Sciences sociales
- Title First Published
- 2002
- Type of Work
- Journal Issue
Paperback
- Publication Date
- 01 January 2006
- ISBN-13
- 9782874630293
- Extent
- Main content page count : 135
- Code
- 74041
- Dimensions
- 16 x 24 x 0.8 cm
- Weight
- 393 grams
- List Price
- 41.00 €
- ONIX XML
- Version 2.1, Version 3
Google Book Preview
Write a commentary
Contents
List of figures
1 Introduction 1
1.1 Context of theWork . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.2 Goal and Motivations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.3 Targeted Applications . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
1.4 RelatedWork . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
1.5 Algorithm Overview . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
1.5.1 About Silhouette Segmentation . . . . . . . . . . . . . 16
1.6 Thesis Organization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
2 Intra-Image Feature Extraction 19
2.1 The Crucial Point Set . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
2.2 Image Pre-Processing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
2.3 Crucial Point Extraction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
2.3.1 Geodesic Distance Map Computation . . . . . . . . . 23
Geodesic Distances and Geodesic Maps . . . . . . . . 23
Geodesic Maps Computation . . . . . . . . . . . . . . 25
Center of Gravity . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
2.3.2 Geodesic Distance Map Computation Optimization . 28
2.3.3 Analysis of the Geodesic Distance Function . . . . . . 30
2.3.4 Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
2.4 Intra-Image Classification . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
2.4.1 Morphological Skeletons . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
2.4.2 Selective pruning and robust skeletons . . . . . . . . 44
2.4.3 Feature Classification . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
Holes and Loops . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
2.4.4 Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
Morphological Skeletons . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
Extraction and Labelling Results . . . . . . . . . . . . 57
2.5 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67
3 Inter-Image Feature Labelling and Tracking 69
3.1 Crucial Point Extraction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69
3.2 Tracking Step . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70
3.2.1 Mahalanobis Distance and Gating . . . . . . . . . . . 73
3.2.2 Sequencing versus Global Classification Approach . 75
3.3 Detection Step . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76
3.3.1 Prior probability maps . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79
3.4 Implementation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85
3.5 Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88
3.5.1 Synthetic results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88
3.5.2 Real segmentation results . . . . . . . . . . . . . . . . 92
General movement range . . . . . . . . . . . . . . . . 92
Possible application: Virtual aerobic home training . 94
Testing the algorithm flexibility. Application: Virtual Tennis game . . . . . . . . . . . . . . . . 96
Testing the algorithm flexibility: Wheelchair user . . 98
Testing the algorithm robustness limits: Segmentation. Application: Gestural navigation . . . 100
Testing the algorithm robustness limits: Challenging postures . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102
3.6 Conclusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104
4 Experimenting with possible extensions and perspectives 107
4.1 Stepping into 3D . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107
4.1.1 Triangulation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 108
4.1.2 Reliability coefficient . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110
4.1.3 3D Tracking . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113
4.1.4 Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114
4.2 Taking Crucial Points as input for animation . . . . . . . . . 117
4.2.1 Inverse kinematics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 117
4.2.2 2D animation model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119
4.2.3 Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121
5 Conclusion 123
5.1 Conclusions and contributions . . . . . . . . . . . . . . . . . 123
5.2 Publications . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 126
5.3 Perspectives . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 128
Bibliography 131