Nous présentons une méthode originale de classification de trajectoires dans des séquences vidéos pour la reconnaissance d’événements dynamiques. Les Modèles de Markov Cachés (MMC) sont utilisés afin de représenter chaque trajectoire et d’évaluer leurs similarités. Nous avons pu valider notre méthode en la comparant à plusieurs autres méthodes telles que la comparaison d’histogrammes, une méthode utilisant les Séparateurs à Vaste Marge (SVM) ainsi qu’une méthode de MMC utilisant des modélisations par mélanges de gaussiennes. Des descripteurs appropriés, invariants à la translation, à la rotation ainsi qu’au facteur d’échelle sont calculés sur les trajectoires, puis exploités dans une représentation par MMC. Une méthode statistique est également proposée pour le choix du nombre d’états pour la modélisation par MMC choisie. Nous avons testé notre méthode sur deux ensembles de trajectoires issues de vidéos (respectivement de Formule 1 et de ski) obtenues par une méthode de suivi dans des vidéos de sport....