Learn to Track: From Images to 3D Data

Tan, David Joseph

David Joseph Tan

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Original title:: Learn to Track: From Images to 3D Data
Translated title:: Objektverfolgung lernen: Von Bildern bis hin zu dreidimensionalen Daten
Author:: Tan, David Joseph
Year:: 2017
Document type:: Dissertation
Faculty/School:: Fakultät für Informatik
Advisor:: Navab, Nassir (Prof. Dr.)
Referee:: Navab, Nassir (Prof. Dr.); Davison, Andrew (Prof. Dr.)
Language:: en
Subject group:: DAT Datenverarbeitung, Informatik; MED Medizin
TUM classification:: MED 230d; DAT 760d
Abstract:: Aimed at a robust object pose estimation from 3D data, we develop a learning-based temporal tracking method. Its remarkable attribute is the speed of less than 2ms per frame using one CPU core. This is then extended to estimate the head pose of an arbitrary user in the scene. The final contribution is an optimization of a personalized hand shape model for a better accuracy in hand tracking.
Translated abstract:: Mit dem Ziel einer robusten Bestimmung der Pose von Objekten aus 3D-Daten entwickeln wir eine lernbasierte Temporal Tracking Methode. Deren bemerkenswerte Eigenschaft ist die Geschwindigkeit von unter 2ms pro Frame auf einem einzelnen Prozessor. Dies wird dann dahin erweitert, die Kopforientierung eines zufälligen Nutzers in einer Szene zu erkennen. Der abschließende Beitrag ist die Optimierung eines personalisierten Formmodells der Hand für eine höhere Genauigkeit beim Tracken der Hand.
WWW:: https://mediatum.ub.tum.de/?id=1327403
Date of submission:: 29.09.2016
Oral examination:: 08.06.2017
File size:: 23325749 bytes
Pages:: 170
Urn (citeable URL):: https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20170608-1327403-1-8
Last change:: 26.07.2017
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