Package Humar contenant des bibliothèques et des applications permettant la détection et la reconnaissance de mouvements humains à l'aide d'algorithmes DNN.

Prototype logiciel dédié à la chirurgie sans contact, permettant de simuler et gérer des interactions gestuelles pour des procédures médicales. Il intègre des outils de reconnaissance de mouvements et de séquences d'actions, facilitant l'entraînement et l'optimisation des gestes chirurgicaux dans un environnement contrôlé.

Ce projet se concentre sur l'analyse avancée des expressions et mouvements faciaux à partir de données vidéo. Il permet d'extraire des landmarks précis, de générer des cartes de chaleur pour évaluer l'importance des points clés du visage, et de comparer différentes méthodes d'alignement facial. Les résultats sont utilisés pour des études en reconnaissance faciale, biométrie et interaction homme-machine.

MultiStrokeDTW est une implémentation Python d'un algorithme de calcul de distance basé sur l'optimisation A* pour comparer des séquences temporelles multistroke. Il permet d'évaluer la similarité entre des gestes ou des mouvements complexes, notamment pour des applications en reconnaissance de formes ou en analyse de données temporelles.

Outil d'analyse et de traitement d'images basé sur OpenCV, permettant la détection et la reconnaissance de formes, d'objets et de visages, ainsi que le suivi de mouvements.

"Le projet dvx\_camera est une application d'analyse vidéo en temps réel utilisant la bibliothèque Processing. Il permet la reconnaissance d'objets et le suivi de mouvements dans une vidéo."