Human Movement Models for Similarity Search

Mgr. Jakub Valčík

Advanced ('rigorózní') thesis

Abstract:

V nynější době jsou veřejná prostranství pod dohledem nesčetného množství videokamer a množství pořízených videí znemožňuje manuální kontrolu podezřelých aktivit. Tyto teze se zaměřují na využití videí za účelem automatické identifikace osob a rozpoznání aktivit člověka z jeho pohybů. Pohyb člověka je reprezentován sekvencí póz získaných z pořízených videí. Jednotlivé pózy jsou použity k extrakci charakteristických vlastností, jako jsou rotační úhly kloubů, vzdálenosti mezi dvojicí kloubů, atd. Extrahované charakteristické vlastnosti spolu s vhodnou vzdálenostní funkcí tvoří podobnostní model pohybu člověka. Hlavním cílem je navržení vhodných modelů pro klasifikaci různých druhů pohybu a pro identifikaci osob podle jejich chůze. Proto je v této práci popsán přehled aktuálních technik řešících problematiku rozpoznávání aktivit a osob s důrazem na popis existujících podobnostních modelů. Metody identifikace osob pomocí chůze jsou rozděleny do kategorií, kde pro každou z nich jsou uvedeny její zástupci. Každá metoda popisuje extrakci charakteristických vlastností, způsob porovnávání modelů a dosažené výsledky. Náš přínos k tomuto tématu, který byl již publikován, je pospán ve zbývající části práce.

Abstract:

Nowadays, public places are under surveillance by large amounts of video cameras and it is impossible to manually control each captured video for special interest activities. This dissertation proposal aims at utilizing such videos to automatically identify persons and recognize human activities from their movement. The human movement is represented as a sequence of poses obtained from captured video frames. Individual poses are used to extract characteristic features, such as rotations of joints angle, distances between couple of joints, etc. The extracted characteristic features along with a proper distance function form a human movement similarity model. The main objective is to design suitable models for classifying movement types and identifying people according to their gait. To achieve this objective we give an overview of state of the art approaches of activity and gait recognition with emphasis on existing similarity models. The gait recognition methods are categorized and exemplar characteristic techniques are provided. Each method describes feature extraction techniques, the way of their comparison and results of experimental evaluation. Our contribution to this topic, which has been already published, is described in the rest of this work.

Keywords

human movement, similarity search, gait recognition, action recognition

Language used: English

Date on which the thesis was submitted / produced: 29. 3. 2013

Thesis defence

• Date of defence: 22. 5. 2013
• Reader: RNDr. Jakub Lokoč, Ph.D., Ing. Mgr. et Mgr. Zdeněk Říha, Ph.D.

Masaryk University

Faculty of Informatics

Advanced ('rigorózní řízení') programme / field:
Informatics / Information Systems