A apresentação está carregando. Por favor, espere

A apresentação está carregando. Por favor, espere

Human Body Tracking. Flávio Juvenal – fjsj Lais Varejão – lvv Natália Cabral – ncs Paulo Oliveira – phslfo Victor Alencar - vaca Victor Lorena – vlfs.

Apresentações semelhantes


Apresentação em tema: "Human Body Tracking. Flávio Juvenal – fjsj Lais Varejão – lvv Natália Cabral – ncs Paulo Oliveira – phslfo Victor Alencar - vaca Victor Lorena – vlfs."— Transcrição da apresentação:

1 Human Body Tracking

2 Flávio Juvenal – fjsj Lais Varejão – lvv Natália Cabral – ncs Paulo Oliveira – phslfo Victor Alencar - vaca Victor Lorena – vlfs

3 Motivação Definição Histórico Rastreamento de objetos Human Body Tracking Técnicas Aplicações Desafios atuais

4 Computadores mais potentes, câmeras de vídeo de alta resolução a baixo custo e uma crescente necessidade de automatizar a análise de vídeos geraram um grande interesse por algoritmos de rastreamento de objetos.

5 Rastreamento de objetos é o problema de estimar a trajetória do objeto no plano da imagem à medida que ele se move na cena.

6

7 Rotoscoping Envolve captura e projeção Desenha quadro por quadro Inventado por Max Felischer em 1914

8 Vídeo Capturado Decalque

9 Pós Processamento Transformação em desenho animado Inclusão do cenário Forma primitiva de captura de movimento

10 Início dos anos 70: Uso Militar Rastreamento da cabeça dos pilotos de avião em manobras de combate 1982: Animação de Personagens Foi desenvolvido uma dançarina computadorizada usando captura de movimento (The Catherine Wheel)

11 1985: Animação de Personagens Propaganda com captura de movimento no Superbowl (Brilliance) Fim dos anos 80: Motion Capture Sistemas computadorizados auxiliavam na captura da posição e forma dos objetos no espaço

12 Anos 90: Filmes de Hollywood Titanic Batman and Robin Real Adventures of Jonny Quest The Mummy, The Mummy Returns Final Fantasy Lord of the Rings

13

14 Detecção dos objetos Rastreamento quadro a quadro Análise do rastreamento

15 Perda de informação ao projetar de 3D para 2D Ruído em imagens Objetos com movimentos e formas complexas Natureza articulada dos objetos Oclusão parcial ou total do objeto Mudança de iluminação da cena Processamento em tempo real

16 Representações do objeto Escolha das características da imagem Modelagem do movimento, da aparência e da forma do objeto Quantidade de objetos na cena Movimentação da câmera Condições de iluminação

17 Pontos Adequada para acompanhar objetos que ocupam pequenas regiões em uma imagem.

18 Formas geométricas primitivas Embora sejam mais adequadas para o rastreamento de objetos rígidos, também são utilizadas no rastreamento de objetos não rígidos.

19 Objetos com silhuetas e contornos Adequada para o rastreamento de formas não rígidas complexas.

20 Modelos de forma articulada Formas geométricas representam partes do corpo e são agrupadas através articulações.

21 Modelos esqueléticos Esqueletos de objetos extraídos a partir da aplicação de transformação do eixo medial da silhueta do objeto. Úteis na modelagem de objetos rígidos e articulados.

22 Deve-se buscar a unicidade do objeto Cor Exemplo: NR=1 NR=1 Contornos Exemplo:

23 Fluxo óptico Exemplo: feature=related feature=related Textura Exemplo:

24 Único frame Múltiplos frames Point Detector Background Subtraction Segmentation Supervised Learning

25 Qualidade do ponto de interesse = grau invariância, quanto a iluminação e ponto de vista da câmera. Utilizado para solucionar problemas de movimento.

26 Representação por modelo de cena Capta movimentação através da mudança significativa de qualquer região do fundo Representação por modelo de cena Capta movimentação através da mudança significativa de qualquer região do fundo

27 O algoritmo busca a segmentação da imagem Problemas da técnica: Definir se as imagens são parecidas Partição eficiente

28 Aprendizagem supervisionada de determinado objeto

29 Objetivo Determinar a posição do objeto a cada frame Região completa da imagem Tipos de rastreamento Tracking point Tracking kernel Tracking silhouette

30 Objetos representados por pontos O rastreamento inclui a posição do objeto e sua velocidade Requer um mecanismo externo para detectar objetos em cada frame

31

32 Kernel refere-se à forma e a aparência do objeto Pode ser um modelo retangular ou uma forma elíptica Os objetos são rastreados pelo cálculo do movimento do kernel em frames consecutivos Este movimento é geralmente sob a forma de uma transformação paramétrica, como tradução, rotação e afins.

33

34 Monitoramento é realizado por meio da estimativa da região objeto em cada frame. Métodos de Tracking Silhouette usam a informação codificada no interior da região objeto, e estas são chamadas de mapas de contorno. Silhuetas são rastreadas por qualquer forma de correspondência.

35

36

37 É o processo de captura de movimento, a partir de dados de atores representando várias ações diferentes, assim como, a tradução do movimento para um modelo digital.

38 Como funciona? 1.Várias câmeras capturam o movimento dos objetos na cena. 2.Para cada quadro, um software encontra o contorno dos objetos nas diferentes imagens e captura o movimento. 3.O software então analisa as características das imagens e realiza a modelagem do clone 3D.

39 Vantagens Na captura de movimento com marcadores, alguns se deslocam requerendo uma correção manual. O uso sem marcadores evita a correção. Permite que o ator use o próprio figurino. Desvantagens É necessário o uso de várias câmeras. A área ainda está em pesquisa.

40 Exemplo: New Scientist

41 O movimento dos atores é capturado através de sensores localizados em suas articulações e extremidades. Deve-se evitar músculos rígidos.

42 Calibração da Câmera Calibração do objeto Captura de movimento Cleanup dos dados Processamento dos ângulos das articulações Mapeamento dos modelos

43 Exemplo: Captive Motion – The Process

44

45 Roupa que acopla acelerômetros como sensores de movimento e giroscópios como sensores de inclinação. Muito usado por empresas desenvolvedoras de jogos, devido a facilidade de uso.

46 Vantagens Flexibilidade e facilidade de uso Dispensa câmeras Não sofre interferência de campos luminosos e magnéticos Visualização em tempo real

47 Desvantagens Possui menor precisão Falhas de posicionamento podem aumentar com o tempo Não podem ser usados na face

48 Exemplo: F61w F61w

49 O ator veste marcações refletivas ou de luz própria que são seguidas por um conjunto de no mínimo três câmeras. Um software fornece as coordenadas 3D dos refletores, a partir das imagens 2D geradas pelas câmeras.

50 Vantagens Maior liberdade dos movimentos, pois não há cabos presos ao corpo Captura dos movimentos de mais de um ator Alta taxa de amostragem de dados, permitindo captura de movimentos rápidos

51 Desvantagens Interferência de fontes luminosas Oclusão das marcações Necessidade de calcular a rotação de certas partes do corpo Necessidade de pós-processamento

52 Exemplos: salsa-dance/whHfKU3gFimIjAy.html salsa-dance/whHfKU3gFimIjAy.html

53 O ator veste um conjunto de receptores magnéticos que monitoram e identificam a posição 3D de cada receptor em relação a um transmissor estático. Cada receptor necessita de um cabo para se conectar ao computador responsável pelos cálculos

54 Vantagens Captura em tempo real Baixo custo do equipamento Baixo custo computacional Não ocorrência de oclusão

55 Desvantagens Distorções magnéticas Interferências causadas por campos magnéticos de objetos metálicos Limitação dos movimentos Sistemas novos no mercado com custo elevado

56 Exemplo: _video _video

57 O ator veste um exoesqueleto preso em suas costas que acompanha seus movimentos através de sensores, alojados em cada uma das articulações e responsáveis por captar a amplitude de seus movimentos. Outra opção são luvas de captura de dados e marionetes articuladas.

58 Vantagens Não sofre interferência dos campos magnéticos ou luminosos Dados rotacionais podem ser capturados em tempo real, sem problemas de oclusão

59 Desvantagens Necessita calibração A posição absoluta do ator não é conhecida e sim calculada a partir das rotações Não são calculadas informações de distância em relação ao chão

60 Exemplo: FcGGEYyM&feature=related FcGGEYyM&feature=related

61 O sistema consiste de emissores sonoros são anexados ao corpo do ator e três receptores fixos. Os emissores são acionados em sequência e o som produzido é captado pelos receptores, que então calculam o posicionamento 3D. Pode ser integrado com um mocap inercial para melhorar a performance.

62 Vantagens Não sofre interferência Não ocorre oclusão

63 Desvantagens Dificuldade de se obter uma descrição correta dos dados num instante desejado. Necessidade de cabos Há reflexão dos sons emitidos pelos transmissores Interferência de ruídos externos

64

65 Filmes Possibilita movimentos humanos mais realistas em personagens digitais.

66 Jogos Utiliza mocap para tornar os movimentos do personagem mais reais Projeto Natal works/ works/

67 Militares Monitora cenários para detecção de atividades suspeitas ou eventos inesperados

68 Medicina Análise da reação das articulações

69 Monitoramento do tráfego Coleta em tempo real de estatísticas e informações do trânsito

70 Navegação de automóveis Capacidade de planejar o caminho e evitar obstáculos

71 Interação Humano-Computador Utiliza mocap para prover mecanismos avançados para uso com pacientes tetraplégicos

72

73 Pressuposições atuais: Suavidade do movimento Quantidade mínima de oclusão Constância de iluminação, de alto contraste em relação ao fundo, etc.

74 Aplicações limitadas: vigilância automática, interação homem-computador, recuperação de vídeo monitoramento de tráfego navegação do veículo

75 Desafio Desenvolver algoritmos para rastrear objetos em vídeos sem restrições Ex.: vídeos barulhentos, comprimidos, desestruturados e contêm trechos editados obtidos por câmaras de visões múltiplas

76 Desafio Integração de informações contextuais é pouco abordada Rastreadores podem incorporar restrições gerais no formato e no movimento do objeto Melhora o desempeho

77 Desafio Filmagens de reuniões Oclusão e pessoas parcialmente visíveis Há pesquisas para possibilitar adicionar áudio no rastreamento

78 Uma abordagem baseada em integrar diferentes fontes de informações resultará em um tracker geral, útil a várias aplicações. Em geral, características únicas do objeto são melhores para o rastreamento. Contudo, informações específicas adicionais podem ajudar a sintonizar o tracker com um cenário específico.

79 ?

80 mo_cap_kowdeed.ppt

81 %20Help/index.html?url=./files/WSf742dab b9b2112a 1ce7292-7eda.htm,topicNumber=d0e %20Help/index.html?url=./files/WSf742dab b9b2112a 1ce7292-7eda.htm,topicNumber=d0e


Carregar ppt "Human Body Tracking. Flávio Juvenal – fjsj Lais Varejão – lvv Natália Cabral – ncs Paulo Oliveira – phslfo Victor Alencar - vaca Victor Lorena – vlfs."

Apresentações semelhantes


Anúncios Google