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Originaltitel:
Tracking by Detection of 3D Human Shapes in Multi-camera Environments 
Übersetzter Titel:
Detektionsbasiertes 3D Personentracking in Mehrkamerasystemen 
Jahr:
2016 
Dokumenttyp:
Dissertation 
Institution:
Fakultät für Informatik 
Betreuer:
Ilic, Slobodan (Priv.-Doz. Dr.) 
Gutachter:
Ilic, Slobodan (Priv.-Doz. Dr.); Cremers, Daniel (Prof. Dr.); Hilton, Adrian (Prof. Dr) 
Sprache:
en 
Fachgebiet:
DAT Datenverarbeitung, Informatik; MED Medizin 
Übersetzte Stichworte:
human shape tracking, multi-view, random forest 
TU-Systematik:
MED 230d; DAT 760d 
Kurzfassung:
Understanding human movements is an active topic in computer vision field with many applications. This thesis addresses the problem of 3D human shape tracking and contributes to the standard ICP paradigm. We first advocate discriminative associations to alleviate the problem of error accumulations and in turn gain robustness in long-term tracking. Secondly, we consider a more informative motion parameter space that handles non-rigid deformations and yet provide human anatomical meanings. 
Übersetzte Kurzfassung:
Das Verständnis der menschlichen Bewegung aus Fotos ist eine aktive Aufgabe des Fachgebiets Computer Vision. Aufbauend auf dem normalen ICP-Verfahren gliedert sich der Hauptbeitrag dieser Dissertation in zwei Teile. Anfangs werden diskriminative Assoziationen zur Vermeidung von Fehlerakkumulation vorgestellt, die zu Langzeitstabilen System führen. Zweitens schlagen wir einen informativeren Suchraum vor, der weiche Verformungen zulässt und zugleich die menschliche Körperhaltung beibehält. 
Mündliche Prüfung:
19.12.2016 
Dateigröße:
27205917 bytes 
Seiten:
198 
Letzte Änderung:
08.05.2017