Mohamed Sanim AKREMI soutient sa thèse de doctorat le vendredi 11 avril 2025, 14h, Université d’Évry Site Pelvoux, salle Ax101.
Titre: Approches basées sur les variétés pour la reconnaissance des actions et des gestes.
Résumé
La reconnaissance des actions humaines (HAR), en particulier dans les environnements basés sur les drones, est vitale pour la surveillance et les systèmes autonomes. La plupart des méthodes de reconnaissance d’actions humaines s’appuient sur des données squelettiques, qui capturent les articulations du corps mais n’appartiennent pas nécessairement à l’espace euclidien.
Le traitement de ces représentations dans l’espace euclidien peut limiter leur expressivité.
Pour surmonter ces difficultés, nous proposons d’exploiter les espaces riemanniens structurés, en particulier le collecteur SPD et l’espace hyperbolique, afin d’améliorer la capacité de représentation.
Les matrices SPD capturent efficacement les dynamiques de mouvement locales et globales, tandis que leur transformation en espace euclidien facilite une classification efficace.
En outre, des méthodes avancées telles que SPDAGG-TransNet, qui intègre des encodeurs transformateurs, améliorent considérablement l’extraction des caractéristiques et la précision de la reconnaissance.
En outre, les réseaux neuronaux hyperboliques (HNN) offrent un cadre puissant pour la modélisation hiérarchique des mouvements, en tirant parti de leur capacité à préserver les relations structurelles complexes au sein des données.
Des expériences sur des ensembles de données UAV-Humain et UAV-Gesture valident ces approches, démontrant une adaptabilité robuste et en temps réel pour la surveillance et l’interaction homme-robot.
Composition du jury de thèse/Doctoral thesis jury composition
| Membre du jury | Titre | Lieu d’exercice | Fonction dans le jury |
|---|---|---|---|
| Hassen DRIRA | Professeur des Universités | Université de Strasbourg | Rapporteur |
| Michèle GOUIFFES | Professeure des Universités | Université Paris-Saclay | Examinatrice |
| Najett NEJI | Maître de Conférences | Université Évry Paris-Saclay | Co-encadrante |
| Hédi TABIA | Professeur des Universités | Université Évry Paris-Saclay | Directeur de thèse |
| Sylvie TREUILLET | Professeure des Universités | Université d’Orléans | Examinatrice |
| Hazem WANNOUS | Professeur des Universités | Université de Lille | Rapporteur |
Mohamed Sanim AKREMI defends his doctoral thesis on Friday, April 11, 2025, 2pm, University of Évry, Pelvoux Site, room Ax101.
Title : Variety-based approaches to action and gesture recognition.
Abstract
Processing these representations in Euclidean space can limit their expressiveness.
To overcome these challenges, we propose leveraging structured Riemannian spaces, specifically the SPD manifold and hyperbolic space, to enhance representation capability.
SPD matrices effectively capture both local and global motion dynamics, while their transformation into Euclidean space facilitates efficient classification.
Additionally, advanced methods such as SPDAGG-TransNet, which integrates transformer encoders, significantly improve feature extraction and recognition accuracy.
Furthermore, hyperbolic neural networks (HNNs) offer a powerful framework for hierarchical motion modeling, leveraging their ability to preserve complex structural relationships within the data.
Experiments on UAV-Human and UAV-Gesture datasets validate these approaches, demonstrating robust, real-time adaptability for surveillance and human-robot interaction.
- Date: vendredi 11/04/2025, 14h
- Lieu: Université d’Évry, Site Pelvoux, salle Ax101, 36 rue du Pelvoux, 91080 EVRY-COURCOURONNES
- Doctorant : Mohamed Sanim AKREMI (Université d’Évry, Université Paris Saclay, IBISC équipe IRA2)
- Directeur de thèse: Hédi TABIA (PR Univ. d’Évry, IBISC équipe IRA2)
- Co-encadrante de thèse : Najett NEJI (MCF Univ. Évry, IBISC équipe IRA2)
