Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10923/5459
Tipo: doctoralThesis
Título: Recuperação de poses humanas 3D a partir de imagens bidimensionais
Autor(es): Dihl, Leandro Lorenzett
Orientador: Musse, Soraia Raupp
Editor: Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul
Programa: Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação
Fecha de Publicación: 2013
Palabras clave: INFORMÁTICA
PROCESSAMENTO DE IMAGENS
MOVIMENTO HUMANO (FISIOLOGIA)
3D (COMPUTAÇÃO GRÁFICA)
Resumen: This thesis presents a new model to identify 3D human poses from photos. Given a single input image and a new model for characterization of postures based on their "comfort", this work aims to solve ambiguous postures and to generate the possible postures in 3D. The 3D human pose recovery model is based on the method of Taylor [Tay00] and includes improvements with biomechanical constraints in order to reduce the search space of possible 3D postures that can represent the pose in the 2D image. Furthermore, it is proposed a classification system which can be used to suggest the best positions generated according to the features of comfort and lightness of the image which are also used. The comfort criteria is related to assumptions in terms of the posture balance, while the shade criterion eliminates the ambiguities of postures, taking into account the illumination in the image. It should be emphasized that the recovery poses in 3D from just a single two-dimensional image is the main focus of this work. The paper also proposes one application for minimizing ambiguous poses based on self-occlusion. Result analysis was performed to check the validity of the models proposed in this thesis.
Esta tese apresenta um novo modelo para identificar poses humanas 3D a partir de fotos. Dada uma única imagem de entrada e um novo modelo de caracterização de posturas baseado no seu “conforto”, este trabalho visa resolver desambiguidades e gerar posturas que sejam humanamente possíveis em 3D. Este modelo de recuperação de pose humana 3D é baseado no método de Taylor [Tay00] e inclui melhorias em termos de restrições biomecânicas com o objetivo de reduzir o espaço de busca de possíveis posturas 3D que possam representar a pose na imagem 2D. Além disso, propõe-se um sistema de classificação que pode ser utilizado para sugerir as melhores posições geradas de acordo com as características de conforto e da luminosidade da imagem que também são exploradas. O critério de conforto adota premissas em termos de equilíbrio da postura, enquanto o critério de luminosidade elimina as ambiguidades de posturas, levando em conta a iluminação da imagem. Deve-se enfatizar que a recuperação de poses em 3D, que correspondem a uma única imagem bidimensional, é o foco principal deste trabalho. O trabalho também propôs uma aplicação para minimização de poses ambiguas baseado em auto-oclusão. Foram realizadas análises a fim de verificar a validade dos modelos propostos nesta tese.
URI: http://hdl.handle.net/10923/5459
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