Dynamic 3d Imaging
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Dynamic 3D Imaging
3D imaging sensors have been investigated for several decades. Recently, - provements on classical approaches such as stereo vision and structured light on the one hand, and novel time-of-?ight (ToF) techniques on the other hand have emerged, leading to 3D vision systems with radically improvedcharacter- tics. Presently, these techniques make full-range 3D data available at interactive frame rates, and thus open the path toward a much broader application of 3D vision systems. The workshop on Dynamic 3D Vision (Dyn3D) was held in conjunction with the annual conference of the German Association of Pattern Recognition (DAGM) in Jena on September 9, 2009. Previous workshops in this series have focused on the same topic, i.e., the Dynamic 3D Vision workshopin conjunction with the DAGM conference in 2007 and the CVPR workshop Time of Flight Camera-Based Computer Vision (TOF-CV) in 2008. The goal of this year’s workshop, as for the prior events, was to constitute a platform for researchers working in the ?eld of real-time range imaging, where all aspects, from sensor evaluation to application scenarios, are addressed. After a very competitive and high-quality reviewing process, 13 papers were accepted for publication in this LNCS issue. The research area on dynamic 3D vision proved to be extremely lively. Again, as for prior workshops on this ?eld, numerous new insights and novel approaches on time-of-?ight sensors, on re- time mono- and multidimensional data processing and on various applications are presented in these workshop proceedings.
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
Dynamic 3D Imaging
3D imaging sensors have been investigated for several decades. Recently, - provements on classical approaches such as stereo vision and structured light on the one hand, and novel time-of-?ight (ToF) techniques on the other hand have emerged, leading to 3D vision systems with radically improvedcharacter- tics. Presently, these techniques make full-range 3D data available at interactive frame rates, and thus open the path toward a much broader application of 3D vision systems. The workshop on Dynamic 3D Vision (Dyn3D) was held in conjunction with the annual conference of the German Association of Pattern Recognition (DAGM) in Jena on September 9, 2009. Previous workshops in this series have focused on the same topic, i.e., the Dynamic 3D Vision workshopin conjunction with the DAGM conference in 2007 and the CVPR workshop Time of Flight Camera-Based Computer Vision (TOF-CV) in 2008. The goal of this year’s workshop, as for the prior events, was to constitute a platform for researchers working in the ?eld of real-time range imaging, where all aspects, from sensor evaluation to application scenarios, are addressed. After a very competitive and high-quality reviewing process, 13 papers were accepted for publication in this LNCS issue. The research area on dynamic 3D vision proved to be extremely lively. Again, as for prior workshops on this ?eld, numerous new insights and novel approaches on time-of-?ight sensors, on re- time mono- and multidimensional data processing and on various applications are presented in these workshop proceedings.