Dans ce papier nous présentons un descripteur 3D original pour la classification de personnes. Nous avons réalisé une plate-forme multi-kinect qui fait l'acquisition de nuages de points complets (c'est à dire selon une vue à 360°). Un post-traitement (suppression d'arrière-plan) isole les éléments qui sont candidats à représenter une personne. Notre descripteur exploite ces données et permet, au travers d'un classifieur SVM (Support Vector Machine), de classifier les personnes et de déterminer l'orientation du plan frontal de la personne. Il utilise la répartition spatiale et l'orientation des normales aux surfaces dans un procédé dérivé de celui des HOG (Histogram of Oriented Gradient).
Nous avons construit une base de données originale pour l'apprentissage du classifieur et l'évaluation de notre descripteur.
Le descripteur permet de reconnaître une personne d'un objet de manière très satisfaisante et fournit également l'orientation du plan frontal de la personne avec une grande précision.