@InProceedings{1999_001-1418_13051,
	author = "Raouf HAMDAN and Fabrice HEITZ and Laurent THORAVAL",
	title = "Segmentation et reconnaissance du geste : une approche par MMC et modèle probabiliste d'apparence",
	booktitle = "17° Colloque sur le traitement du signal et des images",
	year = "1999",
	publisher = "GRETSI, Groupe d’Etudes du Traitement du Signal et des Images",
	number = "001-1418",
	pages = "p. 511-514",
	month = "sep # 13--17",
	address = "Vannes",
	doi = "",
	pdf = "1999_001-1418_13051.pdf",
	abstract = "Cet article présente une approche statistique pour la segmentation, le suivi et la reconnaissance du geste dans des séquences longues. Une technique d'apprentissage statistique, développée récemment par Moghaddam et Pentland [6], est utilisée pour créer une représentation probabiliste compacte des apparences 2D du geste sur un sous-espace de dimension réduite. La segmentation et le suivi du geste sont basés sur un critère du maximum de vraisemblance associé à ce modèle d'apparence. La reconnaissance du geste s'appuie sur un Modèle de Markov Caché utilisant le modèle probabiliste d'apparence comme modèle d'observation. L'approche est générale et peut s'appliquer à d'autres problèmes de reconnaissance du mouvement."
}