Applied Informatics Group

A filter-based motion model for robust 3D Human-Body-Tracking

TitleA filter-based motion model for robust 3D Human-Body-Tracking
Publication TypeMaster Thesis
AuthorsSteinke, J. - F.
Year2011
AbstractIn der derzeitigen Entwicklung intelligenter Systeme ist unter anderem die Übertra- gung menschlicher Fähigkeiten auf jene Systeme eines der Hauptanliegen. So verfügt der Mensch über eine Reihe von Möglichkeiten, die nur schwerlich in ein technisches System zu übertragen sind. Ein Beispiel einer solchen Fähigkeit stellt die visuelle Detektion verschiedener Bewegungen einer Person, sowie der entsprechenden Kör- perhaltungen dar. Der Mensch hat im Laufe seines Lebens umfangreiche Erfahrungen gesammelt und nahezu alle möglichen Körperhaltungen schon einmal visuell aufge- nommen und verarbeitet. Entsprechend fällt es ihm auch leicht die Körperhaltungen von Personen trotz erschwerter Bedingungen, z.B. diverser temporärer Verdeckungen oder Ausführung unbekannter Bewegungsabläufe, korrekt zu detektieren. Im Zuge dieser Arbeit wurde ein technisches System entwickelt, welches jene De- tektion der Körper- bzw. Gelenkpositionen einer Person ebenfalls trotz auftretender Verdeckungen robust und genau durchführen kann. Dabei bedient sich das System einer dreidimensionalen Observation des definierten Sichtfelds, die dem räumlichen Sehvermögens eines Menschen gleicht. Jene Observation wird durch die Fusion der Tiefenbilder zweier Microsoft Kinects erzeugt, unter dessen Verwendung eine De- tektion von Körper- bzw. Gelenkpositionen einer Person mittels des Einsatz eines Partikel-Filters vollzogen wird.
Supervised ByKummert, F., I. Berger, and K. S. Lohan
Academic DepartmentFaculty of Technology
UniversityBielefeld University
AttachmentSize
A_filter-based_motion_model_for_robust_3D_Human-Body-Tracking.pdf9.74 MB

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