Markerless motion capture of complex human movements from multiple views - Kehl, R. (2005)
Forschung die sich mit dem Aufzeichnen von Bewegungen artikulierter Objekte befasst wird immer populärer, speziell im Fall des menschlichen Körpers. Die Möglichkeit solche Bewegungen in Videosequenzen zu erkennen und zu verfolgen ist die Basis für viele interessante Anwendungsbereiche, wie z. Bsp. Überwachung, Mensch-Maschine-Schnittstellen oder computergenerierte Animationen in der Film- und Spiel-Industrie. Diesen Anwendungen zu Grunde liegt die Aufgabe, menschliche Bewegungen auf Videobildern zu erkennen und digital aufzuzeichnen, ein Verfahren das als Motion Capture bekannt ist. Kommerzielle, video-basierte Motion Capture Systeme setzen voraus, dass die Person einen schwarzen, eng anliegenden Anzug mit weissen, klar sichtbaren Markierungen trägt. Allerdings ist solch ein Anzug nicht in jeder Situation erwünscht oder gar anwendbar. Daher stellt diese Arbeit eine Methode vor die es erlaubt, komplexe menschliche Bewegungen ohne jegliche Markierungen am Körper aufzuzeichnen. Ohne diese Markierungen wird die Aufgabe ungleich schwieriger und erfordert robuste Bilddaten und komplizierte Optimierungs-Methoden. Der vorgeschlagene Ansatz stützt sich auf eine Kombination aus verschiedenen Arten von Daten, wie z. Bsp. Bildkanten, Farbe und eine 3D Rekonstruktion der Person. Wir zeigen dass solch eine Kombination in der Lage ist unsere Methode robust gegen Doppeldeutigkeiten zu machen, wie sie z. Bsp. entstehen wenn Körperteile sich berühren oder sich gegenseitig verdecken. Ein artikuliertes Modell des menschlichen Körpers, gebaut aus Superellipsoiden, bildet die Basis unseres Ansatzes. Wir verwenden Stochastic Meta Descent (SMD) Optimierung um diejenige Pose zu finden welche die Bilddaten anhand des Modells am besten erklärt. Dabei helfen wenige, zufällig ausgewählte Stichproben SMD von lokalen Minima der Kostenfunktion zu befreien und erlauben es gleichzeitig schneller ans Ziel zu kommen als mit anderen Methoden. Wir veranschaulichen die Leistungsfähigkeit unseres Ansatzes anhand von mehreren anspruchsvollen Sequenzen und zeigen, dass bereits fünf Kameras ausreichen um komplexe Bewegungen aufzuzeichnen. Dabei wird die menschliche Pose mit 24 Freiheitsgraden mit bis zu 2 Bildern pro Sekunde berechnet.