Utilizando visão computacional para reconstrução probabilística 3D e rastreamento de movimento

Abstract

Este artigo apresenta um método não intrusivo para rastreamento de movimento 3D em ambientes monitorados por múltiplas câmeras. Primeiramente, se obtém uma reconstrução volumétrica 3D, através da técnica de Grid de Ocupação Probabilístico, tal técnica ainda foi pouco explorada no contexto de rastreamento de movimento. Então, utiliza-se o algoritmo Expectation-Maximization em conjunto com um modelo de representação do corpo do objeto de interesse baseado em blobs Gaussianas, para identificar e rastrear o movimento das partes do corpo do objeto de interesse.

This paper presents an approach to the 3D visual tracking problem into multi-camera environments. This proposal executes the markerless visual tracking observing the environment through a model based in a volumetric reconstruction technique, called 3D Probabilistic Occupancy Grid, which is still seldom used for this purpose. The target is tracked by the use of Expectation-Maximization algorithm with an object representation model constructed with Gaussians blobs representing the object body parts.