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Colloque
Membre a labase
Sheldon Andrews : École de technologie supérieure
Je présente notre pipeline novateur pour l'estimation de pose 3D sans marqueur dans les sports de combat. Notre approche utilise une configuration parcimonieuse des caméras (3 ou 4) pour extraire les prédictions de pose 3D pour les athlètes dans les sports de combat. Nous utilisons une optimisation cinématique suivie d'un raffinement de trajectoire basé sur la physique multi-personnes pour atteindre une précision et une robustesse à la pointe dans des conditions difficiles telles que l'occlusion, les mouvements rapides et les interactions rapprochées. Une validation expérimentale sur divers jeux de données sera présentée, y compris un jeu de données composé des boxeurs d'élite.
L’analyse de mouvement est une technique amplement utilisée dans le domaine de la biomécanique appliquée à des sujets humains dans différentes disciplines (la performance sportive, la réadaptation, l’orthopédie et la neuroscience). Dans ces domaines d’application, la précision des données du mouvement utilisées devient un paramètre critique.
Les techniques de base utilisées aujourd’hui pour obtenir des données de mouvement précises se fondent soit sur l’utilisation de marqueurs actifs ou passifs détectés par des caméras optoélectroniques, soit sur l’utilisation de capteurs électromagnétiques ou inertiels qui permettent la mesure de la position et de l’orientation des segments corporels en 3D. Ces systèmes, même s’ils sont très précis, ont plusieurs inconvénients pour une utilisation dans le milieu clinique. L’ajout de marqueurs sur le patient devient une contrainte majeure pour la plupart des applications où la capture de mouvements naturels est nécessaire dans le milieu écologique.
Une alternative avec moins de contraintes est la capture de mouvements à partir de séquences vidéo RGB sans l’utilisation de marqueurs sur le sujet. De telles techniques permettent d’obtenir des données de mouvement dans un environnement moins contraignant et plus proche de l’environnement écologique de vie des sujets. Il y a par contre des limitations importantes à l’utilisation de ces techniques lorsque la précision devient un paramètre important requis. En effet, la plupart des algorithmes proposés ont comme première étape l’estimation de la pose, c.-à-d. l’identification de la position des centres articulaires dans l’espace 3D. Ces algorithmes utilisent généralement des techniques d’apprentissage machine, mais qui ont été entraînées et validées sur des bases de données qui manquent globalement de la précision nécessaire. L’objectif principal de ce colloque est de présenter l’état des connaissances ainsi que les avancées technologiques et informatiques dans ce domaine de l’analyse du mouvement.
Les principaux thèmes à aborder pendant le colloque, sans pour autant limiter la discussion à d’autres sujets connexes, seront :
Format
Le colloque se déroulera dans une session unique avec présentations orales, qui seront de 10 min plus 5 min pour questions et discussions. Un panel de discussion en fin de journée permettra d’aborder le sujet de la validation numérique des algorithmes d’estimation de la position des centres articulaires.
Thème du colloque :
Date :
7 mai 2025
Titre du colloque :
Thème du colloque :
Responsables :
