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Contour Methods for View Point Tracking

Gosch, Christian

German Title: Konturmethoden für die Ansichtenverfolgung

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Abstract

Shape of objects, in particular the shape of object outlines, has for a long time been a focus in the literature and is widely regarded as carrying important information for visual and cognitive tasks, such as object recognition and object tracking. This thesis is concerned with techniques related to shape information from 2D images. The main contribution is a purely 2D shape based method for following view point changes of an observer relative to an object given an image sequence. Several techniques involved in such a task are covered in some detail. In particular, segmentation methods yielding contours, and shape representations are treated. On the shape side, classical representations and methods are included to a smaller extent, and a more recent, more sophisticated manifold of shapes including computational technicalities is treated in more detail. Variational segmentation methods based on the successful level set representation are used for segmenting and tracking curves in image sequences. While this field has grown rapidly and is still developing further, this work covers enough detail to describe the implementation used for experiments, as well as useful extensions to the basic methods. Finally, a method for tracking a view point relative to a moving object based only on 2D shape information is investigated and applied in experiments with some success. Future directions as well as limits of a purely outline based method are examined.

Translation of abstract (German)

Gestalt, insbesondere die Gestalt von Objektgrenzen, die Objekte in einem Bild vom Hintergrund trennen, ist seit langem Gegenstand der Forschung. Die Bedeutung von Gestaltinformation für Aufgaben wie Objekterkennung und Verfolgung wird im allgemeinen hoch eingeschätzt. Diese Arbeit beschäftigt sich mit Methoden, die im Zusammenhang mit Gestalt von 2D-Kurven verwendet werden. Der Hauptbeitrag ist eine rein 2D-gestaltbasierte Methode, um Blickpunktänderungen eines Beobachters relativ zu einem Objekt zu verfolgen, gegeben eine Sequenz von Bildern. Mehrere Methoden, die in diesem Zusammenhang wichtig sind, werden beleuchtet. Insbesondere sind dies Segmentierungsverfahren, die Konturen aus Bildern liefern, und Repräsentierungen für Gestaltinformation. Klassische Gestaltrepräsentierungen und Methoden sind in kleinerem Umfang enthalten. Speziell eine neuere Möglichkeit in Form einer Gestaltmannigfaltigkeit wird genauer behandelt, inklusive einiger wichtiger Details zur Implementierung und zum Rechnen mit Gestalt. Auf der Segmentierungsseite werden Methoden basierend auf den erfolgreichen Level-Set-Verfahren beschrieben. Diese werden benutzt, um Bilder zu segmentieren und Kurven über eine Sequenz von Bildern zu verfolgen. Dieses Gebiet hat in der Vergangenheit ein starkes Interesse von vielen Seiten auf sich gezogen und wird an vielen Stellen weiterentwickelt. Innerhalb der vorliegenden Arbeit werden alle nötigen Details von Level-Set-Verfahren beschrieben, die für die in Experimenten benutzte Implementierung wichtig sind, ebenso wie nützliche Erweiterungen zu den grundlegenden Verfahren. Schließlich wird eine Methode eingeführt, die die Verfolgung eines Blickpunktes relativ zu einem bewegten Objekt ermöglicht, ohne eine explizite interne 3D-Repräsentierung des Objektes zu verwenden. Einige Experimente zeigen, daß ein solches Verfahren funktionieren kann; Grenzen des Verfahrens und ein Ausblick auf mögliche Erweiterungen werden aufgezeigt.

Item Type: Dissertation
Supervisor: Schnörr, Prof. Dr. Christoph
Date of thesis defense: 16 July 2009
Date Deposited: 24 Jul 2009 11:44
Date: 2009
Faculties / Institutes: The Faculty of Mathematics and Computer Science > Department of Computer Science
Subjects: 004 Data processing Computer science
Controlled Keywords: Shape-Theorie, Objektverfolgung, Bildsegmentierung, Regionenorientierte Segmentierung, Kontur
Uncontrolled Keywords: view point tracking , shape manifolds , 2D outline shape , level sets
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