Avaliação de métodos de rastreamento de marcadores para um sistema óptico de captura de movimento
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Editor
Universidade Federal de Minas Gerais
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Tipo
Dissertação de mestrado
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Primeiro orientador
Membros da banca
Alexei Manso Correa Machado
Luiz Chaimowicz
Luiz Chaimowicz
Resumo
São muitas as aplicações para um sistema de captura de movimento. Sistemas que registrem o movimento humano podem ser empregados em diversas áreas, como medicina, esportes, segurança e entretenimento. Embora a utilidade e os benefícios proporcionados por esses sistemas seja grande, seu uso, principalmente no Brasil, é pouco difundido. Este trabalho se integra a um esforço maior para a criação do OpenMoCap, um software brasileiro e de código aberto para a captura de movimento, utilizando câmeras e marcadores passivos. Neste trabalho, três métodos de rastreamento são empregados na tarefa de perseguir marcadores passivos para a captura óptica de movimento. Os métodos avaliados e comparados são: o filtro de Kalman, o filtro Alfa-Beta e o algoritmo CONDENSATION. Para avaliar o desempenho dos métodos foram empregados testes de robustez da perseguição e medição do custo computacional. Considerando o desempenho geral, o filtro de Kalman foi escolhido para ser empregado no sistema de captura.
Abstract
There are many applications for a motion capture system. Systems that record human motion can be employed in several fields, such as medicine, sports, security and entertainment. Nevertheless the usefulness and benefits provided by these systems are many, its use is restrictedly disseminated, mainly in Brazil. This work is part of a larger effort to create the \textit{OpenMoCap}, a Brazilian and open source software for motion capture, which uses cameras and passive markers. In this work, three tracking methods are used in the task of tracking passive markers for optical motion capture. The methods evaluated and compared are: the Kalman filter, the Alpha-Beta filter and the CONDENSATION algorithm. To evaluate the performance of the methods the robustness of the tracking was tested and the computational cost measured. Considering the overall performance, the Kalman filter was chosen to be employed in the capture system.
Assunto
Visão por computador, Computação, Processamento de imagens
Palavras-chave
captura de movimento, filtro de kalman, filtro Alfa-Beta, algoritmo CONDENSATION, rastreamento de marcadores