Minimisation hiérarchique pour le suivi des mouvements de la main
Abstract
Les approches de suivi des mouvements de la main à base
de modèle 3D peuvent être classifiées en deux catégories.
La première catégorie utilise des filtres stochastiques
comme le filtre de Kalman ou le filtre particulaire. La
deuxième se base sur des méthodes déterministes définissant
une fonction de dissimilarité qui compare les gestes
de la main avec ceux du modèle 3D. La minimisation de
cette fonction assure le suivi des mouvements de la main.
Deux principaux problèmes surviennent lors de la minimisation.
Le premier problème est celui des minimas locaux
et le deuxième est celui du temps de calcul nécessaire pour
se rapprocher suffisamment de la solution recherchée. Pour
faire face à ces deux problèmes nous proposons une nouvelle
fonction de dissimilarité qui est plus robuste face aux
minimas locaux que d’autres fonctions très connues comme
la fonction de chanfrein[1]. Nous proposons aussi un algorithme
de minimisation hiérarchique qui simplifie et améliore
le suivi des mouvements de la main en diminuant les
temps de calcul et en améliorant la robustesse face aux minimas
locaux.