Lista przedmiotów z materiałami udostępnionymi dla studentów

Dla_studentów
  • Increase font size
  • Default font size
  • Decrease font size

Damian Matuszewski

Wizyjny system śledzenia ruchów człowieka


Visio-based human movement tracking system


Opiekun pracy dyplomowej: dr inż. Aleksandra Królak
Praca dyplomowa IFE - BSc obroniona 2011-03-03
Streszczenie pracy dyplomowej:
W dzisiejszych czasach interaktywne system wizyjne zdobywają coraz większą popularność. Główną tego przyczyną jest ogromny rozwój komputerów – zwiększenie ich mocy obliczeniowej oraz większa dostępność – niższe ceny. Systemy wizyjne do śledzenia ruchów człowieka znajdują dziś wiele zastosowań m.in. w przemyśle, komunikacji człowieka z maszynami, lub jako narzędzia do wstępnego przetwarzania danych dla bardziej złożonych systemów. Celem niniejszej pracy było opracowanie zestawu metod do detekcji i śledzenia ruchów użytkownika w sekwencji obrazów wideo z kamery internetowej. Zaproponowane rozwiązanie pozwala na detekcję i jednoczesne śledzenie w czasie rzeczywistym ruchów głowy i obu dłoni użytkownika. Przedstawiony system został zbudowany przy użyciu gotowych, ogólnie dostępnych elementów: średniej klasy laptopa z wbudowaną kamerą internetową. Program komputerowy został napisany w języku C++ korzystając z otwartej biblioteki do przetwarzania i analizy obrazów opracowanej przez Intel – OpenCV. Niniejsza praca została podzielona na trzy części: wprowadzenie i przegląd istniejących systemów do śledzenia ruchu, szczegółowy opis opracowanego rozwiązania oraz podsumiwanie. Przedstawiony program komputerowy składa się z trzech zaimplementowanych, niezależnych od siebie metod umożliwiających śledzenie ruchów dłoni i twarzy użytkownika: metoda oparta na rozpoznawaniu kolorów, metoda wykorzystująca kaskadę klasyfikatorów oraz algorytm Camshift do wykrywania i śledzenia twarzy w sekwencji obrazów, oraz metoda wykorzystująca kaskadę klasyfikatorów oraz przepływ optyczny do wykrywania i śledzenia dłoni w sekwencji obrazów. Szczegółowy opis zalet i wad każdej z zaprezentowanych metod jest omówiony w niniejszej pracy. Przedstawione metody, kiedy zastosowane zgodnie z zamieszczonymi wskazówkami, oferują skuteczne rozwiązanie do śledzenia ruchów człowieka w czasie rzeczywistym. Trzy różne podejścia umożliwiają wybranie optymalnego rozwiązania do konkretnego zastosowania. Zaproponowany system z powodzeniem może zostać wykorzystany jako interaktywne narzędzie do komunikacji człowieka z komputerem.
Abstract:
Nowadays, interactive vision-based systems are becoming more and more popular due to the great computational capability of available computers and low price of the simplest webcams. Human tracking systems have many applications e.g. in human-computer interaction, in industry and as pre-processing tool for further video analysis. The aim of the presented thesis was to develop a set of methods for detection and tracking of user’s movements in the image sequence from the webcam. The proposed system enables for detection and real-time tracking of the head and two hands simultaneously. It was built from off-the-shelf component, namely average laptop with embedded internet camera. The computer program was written in C++ with the use of open-source library developed by Intel – OpenCV. The thesis is divided into three parts: introduction and overview of similar existing systems, description of the developed solution and final remarks and conclusions. Proposed solution – software application is composed of three independent methods for tracking head and hands movements: colour-based method, method employing cascade of classifiers and CamShift algorithm for head tracking in image sequence, and method employing cascade of classifier and optical flow for hands tracking in image sequence. Detailed descriptions of each method together with their strong and weak points are discussed in this paper. Presented solutions, when applied according to their limitations, offer robust, reliable and high frame rate methods for human movement tracking. Three different approaches allow for choosing the best solution for particular demand. The solutions can successfully be used for real time tracking of user’s movements and therefore as a tool for human-computer communication.