Using computer vision for 3D probabilistic reconstruction and motion tracking

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Simas, Gisele Moraes
Data de Publicação: 2010
Outros Autores: Fickel, Guilherme P., Novelo, Lucas, De Bem, Rodrigo A., Botelho, Silvia S. C.
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Vetor (Online)
Texto Completo: https://periodicos.furg.br/vetor/article/view/1675
Resumo: This paper presents an approach to the 3D visual tracking problem into multi-camera environments. This proposal executes the markerless visual tracking observing the environment through a model based in a volumetric reconstruction technique, called 3D Probabilistic Occupancy Grid, which is still seldom used for this purpose. The target is tracked by the use of Expectation-Maximization algorithm with an object representation model constructed with Gaussians blobs representing the object body parts.
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spelling Using computer vision for 3D probabilistic reconstruction and motion trackingUtilizando visão computacional para reconstrução probabilística 3D e rastreamento de movimentoReconstrução volumétrica probabilística 3DRastreamento de movimentoMúltiplas câmerasGrid de Ocupação ProbabilísticoThis paper presents an approach to the 3D visual tracking problem into multi-camera environments. This proposal executes the markerless visual tracking observing the environment through a model based in a volumetric reconstruction technique, called 3D Probabilistic Occupancy Grid, which is still seldom used for this purpose. The target is tracked by the use of Expectation-Maximization algorithm with an object representation model constructed with Gaussians blobs representing the object body parts.Este artigo apresenta um método não intrusivo para rastreamento de movimento 3D em ambientes monitorados por múltiplas câmeras. Primeiramente, se obtém uma reconstrução volumétrica 3D, através da técnica de Grid de Ocupação Probabilístico, tal técnica ainda foi pouco explorada no contexto de rastreamento de movimento. Então, utiliza-se o algoritmo Expectation-Maximization em conjunto com um modelo de representação do corpo do objeto de interesse baseado em blobs Gaussianas, para identificar e rastrear o movimento das partes do corpo do objeto de interesse.Universidade Federal do Rio Grande2010-12-01info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://periodicos.furg.br/vetor/article/view/1675VETOR - Journal of Exact Sciences and Engineering; Vol. 17 No. 2 (2007); 59-77VETOR - Revista de Ciências Exatas e Engenharias; v. 17 n. 2 (2007); 59-772358-34520102-7352reponame:Vetor (Online)instname:Universidade Federal do Rio Grande (FURG)instacron:FURGporhttps://periodicos.furg.br/vetor/article/view/1675/817Copyright (c) 2014 VETOR - Revista de Ciências Exatas e Engenhariasinfo:eu-repo/semantics/openAccessSimas, Gisele MoraesFickel, Guilherme P.Novelo, LucasDe Bem, Rodrigo A.Botelho, Silvia S. C.2023-03-22T15:42:39Zoai:periodicos.furg.br:article/1675Revistahttps://periodicos.furg.br/vetorPUBhttps://periodicos.furg.br/vetor/oaigmplatt@furg.br2358-34520102-7352opendoar:2023-03-22T15:42:39Vetor (Online) - Universidade Federal do Rio Grande (FURG)false
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