Optimización de sistemas de seguimiento y modelos 3D para Head Pose Estimation

Abstract

En medicina, existen procedimientos en los que se requiere conocer detalladamente si la cabeza del paciente se ha movido y, si es así, cuanto lo ha hecho respecto a una posición inicial. Una forma no invasiva de resolver este problema es a través de la Visión Artificial, más concretamente, mediante la estimación de posición 3D; en este caso estimación de la posición de la cabeza (Head Pose Estimation, HPE). El HPE consiste en estimar la posición de la cabeza del paciente mediante puntos 2D obtenidos de imágenes en distintos instantes de tiempo, y un modelo 3D de la cabeza del paciente. El objetivo principal de este proyecto es el de comparar, por un lado, distintos modelos de cabeza 3D y, por otro, múltiples sistemas de seguimiento facial. Estas comparaciones se realizan a fin de obtener la combinación que proporcione una mejor estimación de la posición de la cabeza de forma no invasiva.

In medicine, there are several procedures in which it is necessary to know precisely if a patients’ head has moved and, if that is the case, how much it has done so with regards to an initial position. A non-invasive way to solving this problem is through Computer Vision, more specifically, through a form of 3D pose estimation known as Head Pose Estimation (or HPE). HPE estimates the pose of the patient’s head using both a set of 2D points obtained from images taken at different points in time and a 3D model of the patient’s head. The aim of this project is to compare different 3D head models, as well as multiple facial-tracking systems. These comparisons will allow us to determine which combination provides a better estimation of a head’s pose in a non-invasive way.