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Real-Time Gesture Recognition System and Application: a motion-based approach

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Anteprima della tesi: Real-Time Gesture Recognition System and Application: a motion-based approach, Pagina 7
CHAPTER 1. INTRODUCTION12
Human Tracking
Inthelastyearstrackingalgorithmshavefocusedprimarilyonsurveillanceapplications
leading to advances in areas such as outdoor tracking, tracking through occlusion, and
detection of humans in still images. The notion of tracking is strictly correlated to the
segmentation of the scene (that can be achieved using either a model-based approach
or a modeless one). In fact after detection of subject of interest it’s necessary to track
and predict his poses over the time. Given the state of N persons in the previous frames
and the current input frame, we are looking for the states of the same persons in the
current frame. Here the state is mainly the image position of a person, but can contain
other attributes, e.g., 3D position, color, and shape. Previously tracking algorithms
were mostly tested in controlled environments and with only a few people present in
the scene. Recently, algorithms have addressed more natural outdoor scenarios where
multiple people and occlusions are present. One important problem is how to handle
multiple people that might occlude each other. When the tracking has commenced the
problem was to find the temporal correspondences between predicted and measured
states. This has recently been approached using a correspondence matrix, which has
the predicted objects in one direction and the measured objects in the other direction.
For each entry in the matrix a distance between predicted and measured object is
calculated. This gives the likelihood that a predicted and measured object are the same
[4, 15, 40]. Alternatively, global optimizations can also be applied. Polat et al. [64] use
a Multiple Hypothesis Tracker to construct different hypotheses which each explains
all the predictions and measurements, and chooses the hypothesis which is most likely.
Objects are allowed to enter and exit the scene meaning that the number of elements
in the state vector can change. To handle this the particle filter is enhanced by a
trans-dimensional Markov chain Monte Carlo approach [39], this allows new objects to
enter and other objects to leave the scene. Advances in human tracking are motivated
by the increased focus on surveillance applications. For example, in order to have
fully autonomous systems operating in uncontrolled environments the segmentation
methodshavetobeadaptive. Thishastosomeextentbeenachievedwithinbackground
subtraction where analysis of video sequences of several hours has been reported [31].
However, for 24h operation special cameras (and algorithms) are required. Work in
this direction has started [10, 19] but no one has so far been able to report a truly
autonomous system.
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Informazioni tesi

  Autore: Sean Ryan Fanello
  Tipo: Tesi di Laurea Magistrale
  Anno: 2009-10
  Università: Università degli Studi di Roma La Sapienza
  Facoltà: Ingegneria
  Corso: Ingegneria Informatica
  Relatore: Fiora Pirri
  Lingua: Inglese
  Num. pagine: 97

FAQ

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Parole chiave

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action space
cognitive robotic
computer vision
deterministic finite automata
finite state machines
gesture recognition
human activities recognition
human behavior understanding
human tracking
icub
learning by imitation
mixture models
pattern recognition
powerpoint
real time recognition
spectral clustering
statistical learning
video processing
finite automata
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