Estimativa de postura a partir de imagens de profundidade
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2012 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da Universidade Federal de Alagoas (UFAL) |
Texto Completo: | http://www.repositorio.ufal.br/handle/riufal/5568 |
Resumo: | We present a method to estimate the posture of a person from depth images. We use an approach similar to that made by Grest et al. in Nonlinear body pose estimation from depth images, which use a technique to find correspondences between image and the model that will represent the posture with a nonlinear optimization technique. We use the adaptation of ICP (Iterative Closest Point) algorithm attached to the least squares method. Model construction is done automatically using Dijkstra’s algorithm to calculate distance in the point cloud. Image acquisition was performed using Kinect. |
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Estimativa de postura a partir de imagens de profundidadeImagem de profundidadeEstimativa de posturaKinectAlgoritmo iteractive Closed PointMínimos quadradosDepth imagePose estimationICPIterative closest pointLeast squaresCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::MATEMATICAWe present a method to estimate the posture of a person from depth images. We use an approach similar to that made by Grest et al. in Nonlinear body pose estimation from depth images, which use a technique to find correspondences between image and the model that will represent the posture with a nonlinear optimization technique. We use the adaptation of ICP (Iterative Closest Point) algorithm attached to the least squares method. Model construction is done automatically using Dijkstra’s algorithm to calculate distance in the point cloud. Image acquisition was performed using Kinect.Neste trabalho, apresentaremos um método para estimar a postura de uma pessoa a partir de uma imagem de profundidade. Para isso, utilizamos uma abordagem similar à feita por Grest et al. em Nonlinear body pose estimation from depth images, onde se faz uso de uma técnica para encontrar correspondências entre a imagem e o modelo que representará a postura juntamente com uma técnica de otimização não linear. Em nosso trabalho utilizamos a adaptação do algoritmo ICP (Iterative Closest Point) unido ao método dos mínimos quadrados. A construção do modelo é feita automaticamente utilizando o algoritmo de Dijkstra para calcular distância na nuvem de pontos. A aquisição das imagens foi feita utilizando o Kinect.Universidade Federal de AlagoasBrasilPrograma de Pós-Graduação em MatemáticaUFALMorera, Dimas Martínezhttp://lattes.cnpq.br/9474423287192932Vieira, Thales Miranda de Almeidahttp://lattes.cnpq.br/8181104476035846Siqueira, Marcelo Ferreirahttp://lattes.cnpq.br/7340736676138238Barbosa, Adriano Oliveira2019-07-25T19:50:34Z2019-07-052019-07-25T19:50:34Z2012-05-07info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfBARBOSA, Adriano Oliveira. Estimativa de postura a partir de imagens de profundidade. 2019. 28 f. Dissertação (Mestrado em Matemática) – Instituto de Matemática, Programa de Pós-Graduação em Matemática, Universidade Federal de Alagoas, Maceió, 2012.http://www.repositorio.ufal.br/handle/riufal/5568porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da Universidade Federal de Alagoas (UFAL)instname:Universidade Federal de Alagoas (UFAL)instacron:UFAL2019-07-25T19:50:34Zoai:www.repositorio.ufal.br:riufal/5568Repositório InstitucionalPUBhttp://www.repositorio.ufal.br/oai/requestri@sibi.ufal.bropendoar:2019-07-25T19:50:34Repositório Institucional da Universidade Federal de Alagoas (UFAL) - Universidade Federal de Alagoas (UFAL)false |
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