Analyse de mouvement

L'analyse de mouvement est utilisée en vision par ordinateur , en traitement d'images , en photographie à grande vitesse et en vision artificielle qui étudie les méthodes et les applications dans lesquelles deux ou plusieurs images consécutives d'une séquence d'images, par exemple produites par une caméra vidéo ou une caméra à grande vitesse , sont traitées pour produire des informations basées sur le mouvement apparent des images. Dans certaines applications, la caméra est fixe par rapport à la scène et les objets se déplacent dans la scène, dans d'autres applications, la scène est plus ou moins fixe et la caméra est en mouvement, et dans certains cas, la caméra et la scène sont toutes deux en mouvement.

Le traitement d'analyse de mouvement peut consister, dans le cas le plus simple, à détecter un mouvement, c'est-à-dire à trouver les points de l'image où quelque chose bouge. Des types de traitement plus complexes peuvent consister à suivre un objet spécifique dans l'image au fil du temps, à regrouper des points appartenant au même objet rigide qui se déplace dans la scène ou à déterminer l'amplitude et la direction du mouvement de chaque point de l'image. Les informations produites sont souvent liées à une image spécifique de la séquence, correspondant à un moment précis, mais dépendent également des images voisines. Cela signifie que l'analyse de mouvement peut produire des informations sur le mouvement dépendantes du temps.

Les applications de l'analyse du mouvement peuvent être trouvées dans des domaines assez divers, tels que la surveillance, la médecine, l'industrie cinématographique, la sécurité des accidents automobiles, les études sur les armes à feu balistiques, les sciences biologiques, la propagation des flammes, et la navigation de véhicules autonomes pour ne citer que quelques exemples.

Une caméra vidéo peut être considérée comme une approximation d'une caméra sténopé , ce qui signifie que chaque point de l'image est éclairé par un point (normalement un) de la scène devant la caméra, généralement au moyen de la lumière que le point de la scène réfléchit à partir d'une source lumineuse. Chaque point visible de la scène est projeté le long d'une ligne droite qui passe par l'ouverture de la caméra et coupe le plan de l'image. Cela signifie qu'à un moment précis, chaque point de l'image fait référence à un point spécifique de la scène. Ce point de la scène a une position relative par rapport à la caméra, et si cette position relative change, cela correspond à un mouvement relatif en 3D . Il s'agit d'un mouvement relatif car il importe peu que ce soit le point de la scène, la caméra ou les deux qui bougent. Ce n'est que lorsqu'il y a un changement de position relative que la caméra est capable de détecter qu'un mouvement s'est produit. En projetant le mouvement relatif 3D de tous les points visibles dans l'image, on obtient le champ de mouvement , qui décrit le mouvement apparent de chaque point de l'image en termes de grandeur et de direction de la vitesse de ce point dans le plan de l'image. Une conséquence de cette observation est que si le mouvement relatif 3D de certains points de la scène se fait le long de leurs lignes de projection, le mouvement apparent correspondant est nul.

L'appareil photo mesure l'intensité de la lumière à chaque point de l'image, un champ lumineux. En pratique, un appareil photo numérique mesure ce champ lumineux à des points discrets, les pixels , mais étant donné que les pixels sont suffisamment denses, les intensités des pixels peuvent être utilisées pour représenter la plupart des caractéristiques du champ lumineux qui tombe sur le plan de l'image. Une hypothèse courante de l'analyse du mouvement est que la lumière réfléchie par les points de la scène ne varie pas au fil du temps. Par conséquent, si une intensité I a été observée à un moment donné de l'image, à un moment donné, la même intensité I sera observée à une position déplacée par rapport à la première en raison du mouvement apparent. Une autre hypothèse courante est qu'il existe une assez grande variation de l'intensité détectée sur les pixels d'une image. Une conséquence de cette hypothèse est que si le point de la scène qui correspond à un certain pixel de l'image a un mouvement 3D relatif, alors l'intensité du pixel est susceptible de changer au fil du temps.

L'un des types d'analyse de mouvement les plus simples consiste à détecter des points d'image qui se rapportent à des points en mouvement dans la scène. Le résultat typique de ce traitement est une image binaire dans laquelle tous les points d'image (pixels) qui se rapportent à des points en mouvement dans la scène sont définis sur 1 et tous les autres points sur 0. Cette image binaire est ensuite traitée ultérieurement, par exemple pour supprimer le bruit, regrouper les pixels voisins et étiqueter les objets. La détection de mouvement peut être effectuée à l'aide de plusieurs méthodes ; les deux principaux groupes sont les méthodes différentielles et les méthodes basées sur la segmentation de l'arrière-plan.

Dans les domaines de la médecine , du sport, de la vidéosurveillance, de la physiothérapie, et de la kinésiologie , l'analyse du mouvement humain est devenue un outil d'investigation et de diagnostic. Voir la section sur la capture de mouvement pour plus de détails sur les technologies. L'analyse du mouvement humain peut être divisée en trois catégories : la reconnaissance de l'activité humaine , le suivi du mouvement humain et l'analyse du mouvement du corps et des parties du corps.

La reconnaissance de l'activité humaine est le plus souvent utilisée pour la vidéosurveillance , en particulier la surveillance automatique des mouvements à des fins de sécurité. La plupart des efforts dans ce domaine reposent sur des approches d'espace d'état, dans lesquelles des séquences de postures statiques sont analysées statistiquement et comparées à des mouvements modélisés. La mise en correspondance de modèles est une méthode alternative par laquelle les modèles de formes statiques sont comparés à des prototypes préexistants.

Le suivi des mouvements humains peut être effectué en deux ou trois dimensions. Selon la complexité de l'analyse, les représentations du corps humain vont des simples bonhommes allumettes aux modèles volumétriques. Le suivi repose sur la correspondance des caractéristiques de l'image entre les images consécutives d'une vidéo, en prenant en compte des informations telles que la position, la couleur, la forme et la texture. La détection des contours peut être effectuée en comparant la couleur et/ou le contraste des pixels adjacents, en recherchant spécifiquement les discontinuités ou les changements rapides. Le suivi tridimensionnel est fondamentalement identique au suivi bidimensionnel, avec en plus le facteur d'étalonnage spatial.

L'analyse du mouvement des parties du corps est essentielle dans le domaine médical. Dans l'analyse posturale et de la marche , les angles articulaires sont utilisés pour suivre l'emplacement et l'orientation des parties du corps. L'analyse de la marche est également utilisée dans le sport pour optimiser les performances athlétiques ou pour identifier les mouvements susceptibles de provoquer des blessures ou des tensions. Les logiciels de suivi qui ne nécessitent pas l'utilisation de marqueurs optiques sont particulièrement importants dans ces domaines, où l'utilisation de marqueurs peut entraver le mouvement naturel.

L'analyse du mouvement est également applicable dans le processus de fabrication . En utilisant des caméras vidéo à grande vitesse et un logiciel d'analyse du mouvement, on peut surveiller et analyser les chaînes de montage et les machines de production pour détecter les inefficacités ou les dysfonctionnements. Les fabricants d'équipements sportifs, tels que les battes de baseball et les bâtons de hockey, utilisent également l'analyse vidéo à grande vitesse pour étudier l'impact des projectiles. Une configuration expérimentale pour ce type d'étude utilise généralement un dispositif de déclenchement, des capteurs externes (par exemple, des accéléromètres , des jauges de contrainte), des modules d'acquisition de données, une caméra à grande vitesse et un ordinateur pour stocker la vidéo et les données synchronisées. Le logiciel d'analyse du mouvement calcule des paramètres tels que la distance, la vitesse, l'accélération et les angles de déformation en fonction du temps. Ces données sont ensuite utilisées pour concevoir des équipements pour des performances optimales.

Les capacités de détection d'objets et de caractéristiques des logiciels d'analyse de mouvement peuvent être appliquées pour compter et suivre des particules, telles que des bactéries, des virus, des « composites ioniques polymère-métal », des billes de polystyrène de la taille d'un micron, des pucerons, et des projectiles.