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Originaltitel:
Visual Tracking of Multiple Humans with Machine Learning based Robustness Enhancement applied to Real-World Robotic Systems 
Übersetzter Titel:
Optisches Tracking von mehreren Personen mit Verbesserung der Robustheit durch Maschinelles Lernen, angewandt auf reale Probleme bei Robotik-Systemen 
Jahr:
2012 
Dokumenttyp:
Dissertation 
Institution:
Fakultät für Informatik 
Betreuer:
Knoll, Alois (Prof. Dr. habil.) 
Gutachter:
Knoll, Alois (Prof. Dr. habil.); Fox, Dieter (Prof. Dr.) 
Sprache:
en 
Fachgebiet:
DAT Datenverarbeitung, Informatik 
Stichworte:
Visual Tracking; Human Tracking; Human Robot Interaction 
Schlagworte (SWD):
Objektverfolgung; Mensch-Maschine-System 
TU-Systematik:
DAT 815d; DAT 708d; DAT 760d; DAT 770d; DAT 260d 
Kurzfassung:
This thesis presents a robust real-time vision-based 3D multiple human tracker capable of automatically identifying, labelling and tracking multiple humans. The primary contribution is a methodology to improve robustness and integration in real-world scenarios. The system consists of 2 stages, 1. a vision based human tracking system using multiple visual cues and a robust occlusion handler, 2. a machine learning based module for intelligent multi-modal fusion and robust to drastic changes in lig...    »
 
Übersetzte Kurzfassung:
Diese Dissertation beschreibt ein robustes System zur Verfolgung mehrerer Menschen in 3D mittels Bilddaten. Das System erkennt, markiert und verfolgt Personen automatisch in Echtzeit. Der primäre Beitrag der Arbeit ist eine Methodik zur Steigerung der Robustheit der Verfolgung und die praxisrelevante Umsetzung. Es handelt sich um ein zweistufiges System. Die erste Stufe ist ein bildbasiertes System zur Personenverfolgung durch Verwendung multipler visueller Reize und robuster Verdeckungsbehandlu...    »
 
Mündliche Prüfung:
29.10.2012 
Dateigröße:
84058252 bytes 
Seiten:
173 
Letzte Änderung:
11.04.2013