3d Dynamic Scene Analysis
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3D Dynamic Scene Analysis
Author: Zhengyou Zhang
language: en
Publisher: Springer Science & Business Media
Release Date: 2012-12-06
he problem of analyzing sequences of images to extract three-dimensional T motion and structure has been at the heart of the research in computer vi sion for many years. It is very important since its success or failure will determine whether or not vision can be used as a sensory process in reactive systems. The considerable research interest in this field has been motivated at least by the following two points: 1. The redundancy of information contained in time-varying images can over come several difficulties encountered in interpreting a single image. 2. There are a lot of important applications including automatic vehicle driv ing, traffic control, aerial surveillance, medical inspection and global model construction. However, there are many new problems which should be solved: how to effi ciently process the abundant information contained in time-varying images, how to model the change between images, how to model the uncertainty inherently associated with the imaging system and how to solve inverse problems which are generally ill-posed. There are of course many possibilities for attacking these problems and many more remain to be explored. We discuss a few of them in this book based on work carried out during the last five years in the Computer Vision and Robotics Group at INRIA (Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique).
Dynamic 3D Scene Analysis and Modeling with a Time-of-flight Camera
Viele Anwendungen des Maschinellen Sehens benötigen die automatische Analyse und Rekonstruktion von statischen und dynamischen Szenen. Deshalb ist die automatische Analyse von dreidimensionalen Szenen und Objekten ein Bereich der intensiv erforscht wird. Die meisten Ansätze konzentrieren sich auf die Rekonstruktion statischer Szenen, da die Rekonstruktion nicht-statischer Geometrien viel herausfordernder ist und voraussetzt, dass dreidimensionale Szeneninformation mit hoher zeitlicher Auflösung verfügbar ist. Statische Szenenanalyse wird beispielsweise in der autonomen Navigation, für die Überwachung und für die Erhaltung des Kulturerbes eingesetzt. Andererseits eröffnet die Analyse und Rekonstruktion nicht-statischer Geometrie viel mehr Möglichkeiten, nicht nur für die bereits erwähnten Anwendungen. In der Produktion von Medieninhalten für Film und Fernsehen kann die Analyse und die Aufnahme und Wiedergabe von vollständig dreidimensionalen Inhalten verwendet werden um neue Ansichten realer Szenen zu erzeugen oder echte Schauspieler durch animierte virtuelle Charaktere zu ersetzen. Die wichtigste Voraussetzung für die Analyse von dynamischen Inhalten ist die Verfügbarkeit von zuverlässigen dreidimensionalen Szeneninformationen. Um die Entfernung von Punkten in der Szene zu bestimmen wurden meistens Stereo-Verfahren eingesetzt, aber diese Verfahren benötigen viel Rechenzeit und erreichen in Echtzeit nicht die benötigte Qualität. In den letzten Jahren haben die so genannten Laufzeitkameras das Stadium der Prototypen verlassen und sind jetzt in der Lage dichte Tiefeninformationen in vernünftiger Qualität zu einem vernünftigen Preis zu liefern. Diese Arbeit untersucht die Eignung dieser Kameras für die Analyse nicht-statischer dreidimensionaler Szenen. Bevor eine Laufzeitkamera für die Analyse eingesetzt werden kann muss sie intern und extern kalibriert werden. Darüber hinaus leiden Laufzeitkameras an systematischen Fehlern bei der Entfernungsmessung, bedingt durch ihr
Signal Processing VI
This was the sixth in the sequence of the international conferences promoted and organized by the European Association for Signal Processing. The conference has established itself as one of the world's largest and most important meetings on the subject.The 444 papers (in three volumes) are organized under 7 themes, containing the following topics:1. Theory of Signals and Systems:a) Detection, b) Estimation, c) Filtering, d)Spectral estimation, e) Adaptive systems, f) Modeling, g) Digital transforms, h) Digital filtering.2. Image Processing and Multidimensional Signal Processing:a) Coding, b) Enhancement, c) Restoration, d) Medical image processing.3. Speech Processing:a) Coding, b) Synthesis, c) Recognition and understanding, d) Enhancement.4. Implementations:a) Hardware, b) Software, c) VLSI, d) Novel Architectures, e) Array processing.5. Knowledge Engineering and Signal Processing:a) Expert systems, b) Pattern recognition, c) Signal interpretation, d) Image understanding.6. Neural Networks for Signal Processing:a) Theory, b) Speech, c) Vision, d) Implementations. 7. Applications:a) Radar, b) Sonar, c) Communications, d) Geophysics, e) Digital audio, f) Biomedics, g) Sensing, h) Robotics, i) Astrophysics, j) Mechanics, k) other.The diversity of topics in this 3-volume set, as well as the extraordinary tempo at which Signal Processing has progressed, attest to the permanent vitality of this area of research and development. Workers in signal processing will find in these papers the latest advances and results, as well as indications on future research and analysis in this rapidly developing field.