Burschka, Darius (Prof. Dr.); Hager, Gregory Donald (Prof., Ph.D.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
DAT Datenverarbeitung, Informatik
Kurzfassung:
In this thesis, we present multiple contributions to scene understanding, object recognition, and pose estimation, deformable motion extraction, articulated object modeling, and human motion estimation. We propose a viewpoint oriented color-shape histogram for object recognition. A hierarchical MRF optimization method is designed for matching and a depth-based skeletonization is realized to extract the skeleton from visual observations. We validate our approach in daily-life complex scenarios.
Übersetzte Kurzfassung:
Wir stellen Beiträge zum Szenenverständnis, Objekterkennung, Bestimmung der derfomierbaren Bewegung, Modellierung von artikulierten Objekten und Bestimmung von menschlichen Bewegungen vorgestellt. Wir stellen betrachtungsabhängige Farb- und Formhistogrammen für Objekterkennung vor. Eine hierarchische MRF-Optimierung wird für das Matching und Skelettierung aus visuellen Beobachtungen entworfen. Das Vorgehen wurde durch eine Vielzahl an Experimenten aus alltäglichen Szenarien validiert.
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