Detekce a sledování polohy hlavy ve video sekvencích s využitím zařízení Microsoft Kinect
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26220%2F12%3APU95904" target="_blank" >RIV/00216305:26220/12:PU95904 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
čeština
Název v původním jazyce
Detekce a sledování polohy hlavy ve video sekvencích s využitím zařízení Microsoft Kinect
Popis výsledku v původním jazyce
Článek se zabývá problematikou detekce a sledování polohy hlavy ve video sekvencích. Poloha hlavy je dána úhly jejího natočení vzhledem ke snímacímu zařízení. Jako zdrojová data je využita standardní 2D video sekvence doplněná o prostorovou informaci v podobě hloubkové mapy získané ze zařízení Microsoft Kinect. Navržený algoritmus pro stanovení polohy hlavy je založený na prvotní detekci lidské hlavy, následné segmentaci obrazu na základě prostorové informace a sledování hlavy s využitím algoritmu Iterative Closest Point (ICP). Vstupní data jsou interpretována ve formě tzv. mračen bodů (point clouds) a zpracována s vyžitím knihovny Point Cloud Library (PCL). Přesnost a efektivita prezentované metody byla testována na nahrávkách, které byly za tímto účelem pořízeny.
Název v anglickém jazyce
Head pose detection and tracking in video sequences using Microsoft Kinect
Popis výsledku anglicky
This article deals with head detection and tracking in video sequences. Head position is determined by the angles of rotation due to the capture device. As the source data is used standard 2D video sequences coupled with spatial information in the form of depth maps obtained from a Microsoft Kinect device. The proposed algorithm for determining the position of the head is based on the initial detection of a human head, the subsequent image segmentation based on spatial information and tracking of the head using the algorithm Iterative Closest Point (ICP). Input data are interpreted in the form of clouds of points (point clouds) and processed by open-source library Point Cloud Library (PCL). Accuracy and efficiency of presented method was tested on adataset that have been acquired for this purpose.
Klasifikace
Druh
J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)
CEP obor
IN - Informatika
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/FR-TI3%2F170" target="_blank" >FR-TI3/170: *Inteligentní videomoduly pro systémy kontroly vstupů do objektů kritické infrastruktury</a><br>
Návaznosti
Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2012
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
Elektrorevue - Internetový časopis (http://www.elektrorevue.cz)
ISSN
1213-1539
e-ISSN
—
Svazek periodika
2011
Číslo periodika v rámci svazku
62
Stát vydavatele periodika
CZ - Česká republika
Počet stran výsledku
6
Strana od-do
1-6
Kód UT WoS článku
—
EID výsledku v databázi Scopus
—