Optimización de sistemas de seguimiento y modelos 3D para Head Pose Estimation
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Fecha
2017Autor
Versión
Acceso abierto / Sarbide irekia
Tipo
Trabajo Fin de Máster/Master Amaierako Lana
Impacto
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nodoi-noplumx
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Resumen
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 Es ...
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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 ...
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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. [--]
Materias
Seguimiento facial,
Estimación de posición de la cabeza,
Método de descenso supervisado,
IntraFace,
POSIT,
Face tracking,
Head pose estimation,
Supervised descent method
Titulación
Máster Universitario en Ingeniería Biomédica por la Universidad Pública de Navarra /
Ingeniaritza Biomedikoko Unibertsitate Masterra Nafarroako Unibertsitate Publikoan