In dieser Arbeit wird ein System zur automatischen Verfolgung formvariabler Objekte in Videobildfolgen vorgestellt. Der verwendete Ansatz kombiniert farb- und kantenbasierte Segmentierverfahren mit Methoden der 3D-Objektrekonstruktion und ermöglicht durch die Verwendung eines kalibrierten Stereokamerasystems die dreidimensionale Bewegungsvermessung der beobachteten Objekte. Das dem System zugrunde liegende generische 3D-Objektmodell erlaubt die Modellierung beliebig aufgebauter artikularer Objekte aus mehreren Objektmodellteilen. Zur genaueren Beschreibung werden die einzelnen Objektmodellteile durch Merkmale näher charakterisiert, wodurch gleichzeitig die bei der Bildsegmentierung anzuwendenden Verfahren festgelegt werden. Zur Modellierung deformierbarer Konturen werden bei der kantenbasierten Merkmalsextraktion statistische Punktverteilungsmodelle verwendet, die aus einem repräsentativen Trainingsdatensatz erstellt wurden. Die Leistungsfähigkeit des Systems wird durch den Einsatz zur Detektion menschlicher Bewegungen in Videosequenzen demonstriert. Die entwickelten kantenbasierten Methoden werden mit der Bildauswertung durch adaptive Farbklassifikation verglichen. Anhand von Beispielen wird gezeigt, wie das System sowohl in Sicherheitsanwendungen zur Personenverfolgung als auch für ergonomische Studien zur Gewinnung anthropometrischer Daten und darüber hinaus auch zur Gesichtsverfolgung eingesetzt werden kann.     «

In dieser Arbeit wird ein System zur automatischen Verfolgung formvariabler Objekte in Videobildfolgen vorgestellt. Der verwendete Ansatz kombiniert farb- und kantenbasierte Segmentierverfahren mit Methoden der 3D-Objektrekonstruktion und ermöglicht durch die Verwendung eines kalibrierten Stereokamerasystems die dreidimensionale Bewegungsvermessung der beobachteten Objekte. Das dem System zugrunde liegende generische 3D-Objektmodell erlaubt die Modellierung beliebig aufgebauter artikularer Objek...     »

This thesis presents a system for tracking non-rigid objects in video sequences. The presented approach combines color- and edge-based segmentation methods with techniques for 3D object reconstruction and allows to reconstruct an object´s three-dimensional movement by means of a calibrated stereo vision system. A generic 3D object model allows modeling arbitrary articulated objects as a composition of several rigid object model parts. The parts are further described by features which implicitly define the methods for image segmentation. When using edge-based segmentation the object´s shape is described by statistical point distribution models (PDMs). These models are generated from a sufficently large number of training contours extracted from a representative set of images. The capabilities of the system are demonstrated in human motion capture. The edge-based methods developed in this work are compared to the results obtained by using adaptive color classification. It is shown how the system can be used in a variety of areas, including person tracking in security applications, posture reconstruction for ergonomic studies and facial expression analysis.     «

This thesis presents a system for tracking non-rigid objects in video sequences. The presented approach combines color- and edge-based segmentation methods with techniques for 3D object reconstruction and allows to reconstruct an object´s three-dimensional movement by means of a calibrated stereo vision system. A generic 3D object model allows modeling arbitrary articulated objects as a composition of several rigid object model parts. The parts are further described by features which implicitly...     »