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Optimale Brennweitenwahl für die multiokulare Objektverfolgung

Studien zur Mustererkennung , Bd. 11

Matthias Zobel

ISBN 978-3-8325-0496-0
292 pages, year of publication: 2004
price: 40.50 €
Die Bereitstellung der bestmöglichen Eingabedaten (im Allgemeinen sind dies Bilder) für Bildverarbeitungsverfahren im Rechnersehen ist die Motivation für die Entwicklung so genannter aktiver Strategien. Durch den gezielten Eingriff in die Sensorkonfiguration nehmen aktive Strategien Einfluss auf die Qualität und damit auch auf den Nutzen der erhaltenen Sensordaten. Diese Arbeit präsentiert einen Ansatz für die aktive Wahl der Brennweite bei der dreidimensionalen Objektverfolgung mit mehreren Kameras. Das Ziel hierbei ist es, die Brennweiten der an der Objektverfolgung beteiligten Kameras dynamisch so einzustellen, dass das Objekt möglichst optimal verfolgt wird. Die Schwierigkeit dieser Aufgabe steckt im so genannten Brennweitendilemma der Objektverfolgung: Auf der einen Seite wäre es gut, wenn die Brennweite groß ist, also an das Objekt nahe herangezoomt wird, da dadurch die Fähigkeit zur Objektlokalisierung zunimmt. Allerdings birgt dies den Nachteil, dass man auf Grund unvorhergesehener Bewegungen des Objekts dieses aus dem Blickfeld verliert und damit die Objektverfolgung scheitert. Auf der anderen Seite reduziert man, wegen des größer werdenen Blickfelds, mit einer kleinen Brennweite die Gefahr eines Objektverlusts. Allerdings verliert man damit auch an Genauigkeit in der Lokalisierung, da das Objekt nicht mehr so groß und detailliert auf die Bildebene projiziert wird. Diese Arbeit zeigt einen Weg, wie dieses Dilemma aufgelöst werden kann, und sie demonstriert in Experimenten wie sich die Qualität der 3-D-Objektverfolgung durch die optimale, dynamische Wahl der Brennweiten gegenüber einer statischen Konfiguration erhöht.

Im Mittelpunkt der Arbeit steht die Entwicklung eines allgemeinen Ansatzes, der es erlaubt, in einem Objektverfolgungssystem durch die Wahl und Durchführung von Aktionen dahingehend Einfluss auf den Aufnahmeprozess zu nehmen, dass das System möglichst gut funktioniert. Die durchgängige statistische Formulierung des präsentierten Ansatzes und der darin auftretenden Größen garantiert dabei die Abstraktion von den tatsächlich zum Einsatz kommenden Systemkomponenten. Der Optimalitätsbegriff der Objektverfolgung ist dabei der Schlüsselaspekt in diesem Ansatz. Es wird gezeigt, wie sich das in der Informationstheorie bekannte Sender-Empfänger-Modell auf den Fall der sequenziellen Zustandsschätzung eines dynamischen Systems übertragen lässt. Die Umsetzung des Ansatzes in die Praxis wird sowohl für Kalman-Filter als auch für Partikelfilter demonstriert.

In dieser Arbeit werden drei verschiedene Ansätze zur Objektverfolgung vorgestellt, die sich ganz unterschiedlicher Objektmodelle bedienen. Das erste Objektmodell, die gekoppelten Strukturen, ist ein statistisches Modell, das neben den Objektmerkmalen auch deren räumliche Beziehung zueinander berücksichtigt. Mit dem zweiten Objektmodell wird eine bestimmte Ansicht des zu verfolgenden Objekts in Form einer Objektregion repräsentiert. Das dritte Verfahren arbeitet mit einem Objektmodell, das auf dem aus der Computergrafik bekannten Lichtfeld basiert und hier erstmals für die 3-D-Objektverfolgung eingesetzt wurde.

Die Funktionstüchtigkeit des Ansatzes zur optimalen Brennweitenwahl wird zunächst in einer Reihe von Verfolgungssimulationen demonstriert. Dabei ergibt sich im Vergleich mit einer Verfolgung mit festen Brennweiten im Mittel eine beachtliche Reduktion des Zustandsschätzfehlers. Über die Simulationen hinaus wird die Leistungsfähigkeit eines realisierten Objektverfolgungssystems in Bezug auf die Schätzgenauigkeit in zahlreichen Experimenten untersucht und ausgewertet. Auch in diesen Experimenten kann eine starke Reduktion des Schätzfehlers durch die hier vorgestellte optimale Brennweitenwahl bei der multiokularen Objektverfolgung im Vergleich zu einer statischen Brennweite verzeichnet werden.

Als zusätzliches Evaluierungsszenario dient in dieser Arbeit eine typische Aufgabe aus dem Bereich der Dienstleistungsrobotik: Visuell gesteuertes Greifen eines Objekts. Die Objektverfolgung ist in diesem Fall in ein komplexes Gesamtsystem integriert. Grundlegend für das Szenario ist, dass eine mobile Plattform, die über einen einfachen Greifmechanismus verfügt, auf Grund einer fortwährenden 3-D-Positions- und Lageschätzung des Objekts rückgekoppelt gesteuert wird.

Keywords:
  • Objektverfolgung
  • Zustandsschätzung
  • Sensordatenauswahl
  • Informationstheorie
  • Mustererkennung

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