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Oliver Scheickl. Human Motion Analysis. Motivation Anwendungen Grundlegendes Körperanalyse Tracking Action Recognition Gesichtserkennung. 1. Motivation. Motivation Anwendungen Grundlegendes Körperanalyse Tracking Action Recognition Gesichtserkennung.

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Presentation Transcript
human motion analysis

Oliver Scheickl

Human Motion Analysis
  • Motivation
  • Anwendungen
  • Grundlegendes
  • Körperanalyse
  • Tracking
  • Action Recognition
  • Gesichtserkennung
1 motivation
1. Motivation
  • Motivation
  • Anwendungen
  • Grundlegendes
  • Körperanalyse
  • Tracking
  • Action Recognition
  • Gesichtserkennung

Hauptgrund der Forschung: Mensch-Maschine-Interaktion

Neue Input Formen

Erweiterte Einsatzmöglichkeiten

Unabhängige Umgebungsanalyse

2 anwendungen
2. Anwendungen
  • Motivation
  • Anwendungen
  • Grundlegendes
  • Körperanalyse
  • Tracking
  • Action Recognition
  • Gesichtserkennung
3 grundlegendes
3. Grundlegendes
  • Motivation
  • Anwendungen
  • Grundlegendes
    • Stick figure
    • 2D Modell
    • 3D Modell
    • Gebiete
  • Körperanalyse
  • Tracking
  • Action Recognition
  • Gesichtserkennung

Drei grundsätzliche Arten, den menschlichen Körper

zu modellieren:

Stick figure

3 grundlegendes1
3. Grundlegendes
  • Motivation
  • Anwendungen
  • Grundlegendes
    • Stick figure
    • 2D Modell
    • 3D Modell
    • Gebiete
  • Körperanalyse
  • Tracking
  • Action Recognition
  • Gesichtserkennung

Drei grundsätzliche Arten, den menschlichen Körper

zu modellieren:

2D Modell

3 grundlegendes2
3. Grundlegendes
  • Motivation
  • Anwendungen
  • Grundlegendes
    • Stick figure
    • 2D Modell
    • 3D Modell
    • Gebiete
  • Körperanalyse
  • Tracking
  • Action Recognition
  • Gesichtserkennung

Drei grundsätzliche Arten, den menschlichen Körper

zu modellieren:

3D Modell

3 grundlegendes3
3. Grundlegendes
  • Motivation
  • Anwendungen
  • Grundlegendes
    • Stick figure
    • 2D Modell
    • 3D Modell
    • Gebiete
  • Körperanalyse
  • Tracking
  • Action Recognition
  • Gesichtserkennung

Die verschiedenen Arbeitsgebiete:

Bewegungs- und Körperanalyse

Tracking (Verfolgen) von Menschen

Aktivitätserkennung

Gesichts- Emotionserkennung

4 k rperanalyse
4. Körperanalyse
  • Motivation
  • Anwendungen
  • Grundlegendes
  • Körperanalyse
  • Tracking
  • Action Recognition
  • Gesichtserkennung

Zwei unterschiedliche Methoden:

Modellbasierter Ansatz

Grundlage ist ein menschliches Modell

Bildsequenzen werden auf Modell übertragen

Verknüpfung Bilddaten <=> Modell

Ansatz ohne Modell

Analyse folgt direkt aus dem Realbild

Angleichung basiert auf Vorhersage bzw.

Schätzung

4 1 modellbasiert
4.1 Modellbasiert
  • Motivation
  • Anwendungen
  • Grundlegendes
  • Körperanalyse
    • Mit Modell
    • Ohne Modell
  • Tracking
  • Action Recognition
  • Gesichtserkennung

Im Allgemeinen stick figure Modelle

Extraktion des Körpers aus Hintergrund

Akita, Keyframes

Perales & Torres, Modellbibliothek

Merkmalsprojektion  Extraktion

4 2 ohne modell
4.2 Ohne Modell
  • Schwieriger
  • Grundlegende Arbeit von Johannson:
  • Stichwort Moving Light Displays (MLD)
  • Darauf aufbauend Arbeiten von:
  • Rashid, Erkennen menschlicher Strukturen
  • Webb & Aggarwal, Fixed-Axis-Assumption
  • Shio & Slansky arbeiteten mit „Blobs“
  • All diese Verfahren haben sich v.a. im Bereich
  • Der Handhaltungserkennung etabliert (Zeichen-
  • Sprachenübersetzung)
  • Motivation
  • Anwendungen
  • Grundlegendes
  • Körperanalyse
    • Mit Modell
    • Ohne Modell
  • Tracking
  • Action Recognition
  • Gesichtserkennung
5 tracking
5. Tracking
  • Motivation
  • Anwendungen
  • Grundlegendes
  • Körperanalyse
  • Tracking
  • Action Recognition
  • Gesichtserkennung

Erkennen und Verfolgen von Personen.

Vorteil: Durch Nutzung uninterpretierter visueller

Low-Level-Merkmale geringer Rechenaufwand

Ikonisches Modell: Templatebasiert

nur wenig Bewegung!

Strukturelles Modell: nutzt Bildmerkmale

auch schnelle Bewegung!

Man unterscheidet prinzipiell zwischen Verfolgen

mit einer Kamera (Single Camera Tracking), und

mit mehreren Kameras (multiple Camera Tracking)

5 1 single camera tracking
5.1 Single Camera Tracking
  • Motivation
  • Anwendungen
  • Grundlegendes
  • Körperanalyse
  • Tracking
    • Single
    • Multiple
  • Action Recognition
  • Gesichtserkennung

Die meisten Methoden des Tracking benutzen

Bildsequenzen einer Kamera.

Merkmale zur Aufzeichnung sind gewöhnlich

Punkte und Bewegungsblobs.

Polana & Nelson, Rechtecküberdeckung

Rossi & Bozzoli, vertikale Kamera

5 2 multiple camera tracking
5.2 Multiple Camera Tracking
  • Motivation
  • Anwendungen
  • Grundlegendes
  • Körperanalyse
  • Tracking
    • Single
    • Multiple
  • Action Recognition
  • Gesichtserkennung

Beliebig großer Beobachtungsbereich

Schwierigeres Angleichen

Cai & Aggarwal, Mittelachse

Sato, Menschen sind Kombination aus Blobs

Kelly, Voxel

6 action recognition
6. Action Recognition
  • Motivation
  • Anwendungen
  • Grundlegendes
  • Körperanalyse
  • Tracking
  • Action Recognition
  • Gesichtserkennung

Aufbauend auf den Techniken der Körperanalyse

und des Tracking ist der nächste Schritt das

computergesteuerte Erkennen der Handlung eines

Menschen (Action Recognition).

Verbreitete Sichtweise: Klassifikationsproblem

State-Space-Verfahren  Template Matching

6 1 template matching
6.1 Template Matching
  • Motivation
  • Anwendungen
  • Grundlegendes
  • Körperanalyse
  • Tracking
  • Action Recognition
    • Template M.
    • State-Space
  • Gesichtserkennung

Polana & Nelson, Zyklen in Bewegungen

Zyklus = feste Anzahl Abschnitte

Bobick & Davis, Motion-Energy-Images (MEI)

Motion-History-Images (MHI)

6 2 state space verfahren
6.2 State-Space-Verfahren
  • Motivation
  • Anwendungen
  • Grundlegendes
  • Körperanalyse
  • Tracking
  • Action Recognition
    • Template M.
    • State-Space
  • Gesichtserkennung
  • Jede Körperstellung = fester Zustand
  • Jede Sequenz besteht aus diesen Haltungen
  • Zustände verbunden mit Übergangs-Wkt.
  • Hidden-Markov-Modell

Bobick & Campbell, MLD Aufzeichnungen

Wichtig: Oft Endhaltung entscheidend, nicht

vorherige Bewegung!

slide17

6.2 State-Space-Verfahren

  • Motivation
  • Anwendungen
  • Grundlegendes
  • Körperanalyse
  • Tracking
  • Action Recognition
    • Template M.
    • State-Space
  • Gesichtserkennung
7 gesichtserkennung
7. Gesichtserkennung
  • Motivation
  • Anwendungen
  • Grundlegendes
  • Körperanalyse
  • Tracking
  • Action Recognition
  • Gesichtserkennung

Entscheidend bei Überwachungssystemen und

Mensch-Maschine-Interaktion

Die meisten Algorithmen gehen von einer vorher

Bekannten Position des Gesichtes aus.

Geometrische Analyse

Active Shape Model

Template Matching

slide19

7. Gesichtserkennung

  • Motivation
  • Anwendungen
  • Grundlegendes
  • Körperanalyse
  • Tracking
  • Action Recognition
  • Gesichtserkennung

Geometrische Analyse:

slide20

7. Gesichtserkennung

  • Motivation
  • Anwendungen
  • Grundlegendes
  • Körperanalyse
  • Tracking
  • Action Recognition
  • Gesichtserkennung

Active Shape Model:

slide21

7. Gesichtserkennung

  • Motivation
  • Anwendungen
  • Grundlegendes
  • Körperanalyse
  • Tracking
  • Action Recognition
  • Gesichtserkennung

Template Matching:

slide22

Motivation

  • Anwendungen
  • Grundlegendes
  • Körperanalyse
  • Tracking
  • Action Recognition
  • Gesichtserkennung

Vielen Dank für

die Aufmerksamkeit!