Die vorliegende Arbeit bietet einen Überblick über Zweck, Ablauf und Methoden der Handverfolgung aus Kameradaten.
Anwendungsgebiete der Handverfolgung reichen in der
Literatur von der automatischen Übersetzung von Zeichen in
gesprochene Sprache über Input für Human Computer
Interfaces bis hin zur Telerobotik.
Der im folgenden erläuterte Ablauf beginnt mit der Bildaufnahme und der Vorverarbeitung, um die Hände im Bild zu
lokalisieren und gewisse Merkmale, wie z. B. Schwerpunkte oder Kanten, zu extrahieren. Im Anschluss daran erfolgt die
Berechnung der Handposition, -orientierung und Gelenkwinkeln
aus den Bilddaten teilweise unter Zuhilfenahme von Modellen
der Hand, teilweise mit statistischen Methoden. Da die Verarbeitung von Bilddaten immer die Gefahr birgt, dass
sich Hände des Benutzers oder andere hautfarbene Bereiche
verdecken, ist es abschließend nötig eine Erkennung und Behandlung dieser Fälle vorzunehmen.
Die Verwendung der Handverfolgung für humanoide Roboter
bildet das letzte Thema des vorliegenden Aufsatzes; hierbei soll
insbesondere die Umsetzbarkeit verschiedener Verfahren untersucht werden.
Inhaltsverzeichnis
- Einleitung
- Einsatzgebiete und Zweck der Handverfolgung
- Human Computer Interface
- Roboterprogrammierung
- Situation bei der Bildaufnahme
- Beleuchtung
- Beschaffenheit des Hintergrundes
- Kleidung des Benutzers
- Anzahl und Beweglichkeit der Kameras
- Bewegungsfreiheit des Benutzers
- Bildaufbereitung und Merkmalsextraktion
- Hintergrundausblendung
- Bewegungserkennung durch das Differenzbildverfahren
- Farberkennung für Hautfarbe (Farbsegmentierung)
- Kantenextraktion
- Handmodelle und Modellanpassung
- Positionstracking
- Orientierung der Hand
- Articulated Rigid Objects mit inverser Kinematik
- Articulated Rigid Objects mit Maximierung der Modell- und Bildüberdeckung
- Gestenerkennung
- Handhabung von Verdeckungen
- Zusammenfassung
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Die Arbeit gibt einen Überblick über Handverfolgung mittels Kameradaten, inklusive Zweck, Ablauf und Methoden. Es werden verschiedene Anwendungsgebiete beleuchtet und die Umsetzbarkeit verschiedener Verfahren für humanoide Roboter untersucht. Der Fokus liegt auf der Verarbeitung von Bilddaten zur Bestimmung von Handposition, -orientierung und Gelenkwinkeln.
- Anwendungsgebiete der Handverfolgung (z.B. Human Computer Interfaces, Roboterprogrammierung)
- Methoden der Bildverarbeitung und Merkmalsextraktion
- Verwendung von Handmodellen und Modellanpassung
- Handhabung von Verdeckungsproblemen
- Bewertung der Umsetzbarkeit verschiedener Verfahren für humanoide Roboter
Zusammenfassung der Kapitel
Einleitung: Die Einleitung beschreibt das Verfahren des Hand Trackings, das Ziel, aus Kamerabildern die Position, Orientierung und Gelenkwinkel der Hand zu bestimmen und diese Daten als Sensorinformationen bereitzustellen. Es wird eine Kategorisierung der Verfahren nach der Anzahl verfolgter Freiheitsgrade und der Allgemeinheit der Annahmen zur Aufnahmesituation vorgestellt. Die Komplexität der Modelle, Vorverarbeitungsschritte und die Anzahl der Kameras werden als abhängig von diesen Faktoren beschrieben, wobei ein Genauigkeitsgewinn mit erhöhtem Rechenaufwand und reduzierter Echtzeitfähigkeit einhergeht. Beispiele aus der Literatur (Imagawa, Lu und Igi [5]; Rehg und Kanade [10]) veranschaulichen unterschiedliche Ansätze mit variierenden Freiheitsgraden und Rechenaufwand.
Einsatzgebiete und Zweck der Handverfolgung: Dieses Kapitel behandelt die vielseitigen Anwendungsgebiete der Handverfolgung, insbesondere Human Computer Interfaces (HCIs) und die Roboterprogrammierung. Im Bereich HCI wird die Hand als Eingabemedium zur Interaktion mit Computern und virtuellen Objekten beschrieben, wobei die Handposition und die Fingergelenkwinkel die Eingabeinformationen liefern. Die Roboterprogrammierung profitiert von der Handverfolgung, da sie die Vorführung von Bewegungen durch den Benutzer ermöglicht, ohne ihn in seiner Bewegungsfreiheit einzuschränken. Die Definition des Anwendungsziels beeinflusst die Wahl der Verfahren, da vereinfachte Annahmen zu schnelleren, aber weniger allgemeinen Algorithmen führen. Das übergeordnete Ziel ist die Implementierung eines "Hand-Sensors", der Informationen über Position, Orientierung und Gelenkwinkel liefert.
Situation bei der Bildaufnahme: Dieses Kapitel beschreibt die verschiedenen Faktoren, die die Wahl der Trackingverfahren beeinflussen. Es wird betont, dass die Aufnahmesituation von dem verfolgten Ziel abhängt. Die Betrachtung der Beleuchtung, des Hintergrunds, der Kleidung des Benutzers, der Anzahl und Beweglichkeit der Kameras sowie die Bewegungsfreiheit des Benutzers sind entscheidende Kriterien für die Auswahl geeigneter Verfahren. Ein statischer Hintergrund vereinfacht die Vorverarbeitung, während eine freie Bewegung des Benutzers komplexere Algorithmen erfordert.
Schlüsselwörter
Handverfolgung, Hand Tracking, Kameradaten, Bildverarbeitung, Merkmalsextraktion, Human Computer Interface, Roboterprogrammierung, Handmodelle, Modellanpassung, Verdeckungen, humanoide Roboter, Freiheitsgrade, Echtzeitfähigkeit.
Häufig gestellte Fragen (FAQ) zu: Handverfolgung mittels Kameradaten
Was ist der Gegenstand dieser Arbeit?
Diese Arbeit bietet einen umfassenden Überblick über die Handverfolgung mithilfe von Kameradaten. Sie behandelt die Zwecke, den Ablauf und die Methoden der Handverfolgung, beleuchtet verschiedene Anwendungsgebiete und untersucht die Umsetzbarkeit verschiedener Verfahren für humanoide Roboter. Der Fokus liegt auf der Verarbeitung von Bilddaten zur Bestimmung von Handposition, -orientierung und Gelenkwinkeln.
Welche Anwendungsgebiete der Handverfolgung werden behandelt?
Die Arbeit behandelt insbesondere zwei Anwendungsgebiete: Human Computer Interfaces (HCIs), wo die Hand als Eingabemedium dient, und die Roboterprogrammierung, wo die Handverfolgung die Vorführung von Bewegungen durch den Benutzer ermöglicht.
Welche Faktoren beeinflussen die Bildaufnahme und die Wahl der Trackingverfahren?
Die Wahl der Trackingverfahren hängt stark von der Aufnahmesituation ab. Entscheidende Faktoren sind die Beleuchtung, der Hintergrund, die Kleidung des Benutzers, die Anzahl und Beweglichkeit der Kameras sowie die Bewegungsfreiheit des Benutzers. Ein statischer Hintergrund vereinfacht die Vorverarbeitung, während freie Bewegung komplexere Algorithmen erfordert.
Welche Methoden der Bildverarbeitung und Merkmalsextraktion werden beschrieben?
Die Arbeit beschreibt Methoden wie Hintergrundausblendung, Bewegungserkennung durch das Differenzbildverfahren, Farberkennung für Hautfarbe (Farbsegmentierung) und Kantenextraktion.
Wie werden Handmodelle und Modellanpassung eingesetzt?
Die Arbeit beschreibt die Verwendung von Handmodellen und deren Anpassung an die Bilddaten. Dabei werden Verfahren wie Positionstracking, Bestimmung der Handorientierung und die Verwendung von "Articulated Rigid Objects" mit inverser Kinematik oder Maximierung der Modell- und Bildüberdeckung behandelt. Die Gestenerkennung wird ebenfalls thematisiert.
Wie wird mit Verdeckungen umgegangen?
Die Arbeit adressiert das Problem der Verdeckungen, die bei der Handverfolgung auftreten können, jedoch wird keine konkrete Lösungsstrategie im Detail beschrieben.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Schlüsselwörter sind: Handverfolgung, Hand Tracking, Kameradaten, Bildverarbeitung, Merkmalsextraktion, Human Computer Interface, Roboterprogrammierung, Handmodelle, Modellanpassung, Verdeckungen, humanoide Roboter, Freiheitsgrade, Echtzeitfähigkeit.
Wie werden die Komplexität der Modelle und der Rechenaufwand beschrieben?
Die Komplexität der Modelle, Vorverarbeitungsschritte und die Anzahl der Kameras hängen von der Anzahl der verfolgten Freiheitsgrade und der Allgemeinheit der Annahmen zur Aufnahmesituation ab. Ein Genauigkeitsgewinn geht mit erhöhtem Rechenaufwand und reduzierter Echtzeitfähigkeit einher.
Welche Beispiele aus der Literatur werden genannt?
Die Arbeit nennt als Beispiele aus der Literatur Imagawa, Lu und Igi [5] sowie Rehg und Kanade [10], die unterschiedliche Ansätze mit variierenden Freiheitsgraden und Rechenaufwand veranschaulichen.
Was ist das übergeordnete Ziel der Handverfolgung in dieser Arbeit?
Das übergeordnete Ziel ist die Implementierung eines "Hand-Sensors", der Informationen über Position, Orientierung und Gelenkwinkel liefert.
- Quote paper
- Ulrich Merzbach (Author), 2002, Handtracking. Zweck, Ablauf und Methoden der Handverfolgung aus Kameradaten, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/3094
