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Personendetektion unter Verwendung von Tiefendaten

  • Die Personendetektion spielt eine wichtige Rolle in der Interaktion zwischen Mensch und Maschine. Immer mehr Roboter werden in menschlichen Umgebungen eingesetzt und sollen auf das Verhalten von Personen reagieren. Um das zu ermöglichen, muss ein Roboter zunächst in der Lage sein, die Person als solche zu erkennen. Diese Arbeit stellt ein System zur Detektion von Personen und ihrer Hände mittels einer RGBD-Kamera vor. Um eine Person zu erkennen werden zu Beginn modellbasierte Hypothesen über mögliche Personenpositionen aufgestellt. Anhand des Kopfes und Oberkörpers werden neu entwickelte Merkmale extrahiert, welche auf dem Relief und der Breite von Kopf und Schultern einer Person basieren. Durch die Klassifikation der Merkmale mit Hilfe einer Support Vector Machine (SVM) werden die Hypothesen überprüft und somit gültige Personenpositionen ermittelt. Dabei werden sowohl stehende, wie auch sitzende Personen anhand ihres sichtbaren Oberkörpers in verschiedenen Posen detektiert. Darüber hinaus wird ermittelt, ob die Person dem Sensor zugewandt oder abgewandt ist. Bei einer zugewandten Person werden zusätzlich, mit Hilfe der Farbinformation und der Entfernung zwischen Hand und Körper, die Positionen der Hände der Person bestimmt. Diese Information kann dann im nächsten Schritt zur Gestenerkennung genutzt werden.
  • Human detection is a key element for human-robot interaction. More and more robots are used in human environments, and are expected to react to the behavior of people. Before a robot can interact with a person, it must be able to detect it at first. This thesis presents a system for the detection of humans and their hands using a RGB-D camera. First, a model based hypotheses for possible positions of humans are created to recognize a person. By using the upper parts of the body are used to extract, new features based on relief and width of a person- head and shoulders are extracted. The hypotheses are checked by classifying the features with a support vector machine (SVM). The system is able to detect people in different poses. Both sitting and standing humans are found, by using the visible upper parts of the person. Moreover, the system is able to recognize if a human is facing or averting the sensor. If the human is facing the sensor, the color information and the distance between hand and body are used to detect the positions of the person- hands. This information is useful for gestures recognition and thus can further enhances human-robot interaction.

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Metadaten
Author:Michael Kusenbach
URN:urn:nbn:de:kola-7539
Advisor:Viktor Seib
Document Type:Master's Thesis
Language:German
Date of completion:2013/08/06
Date of publication:2013/08/06
Publishing institution:Universität Koblenz-Landau, Campus Koblenz, Universitätsbibliothek
Granting institution:Universität Koblenz-Landau, Campus Koblenz, Fachbereich 4
Release Date:2013/08/06
Number of pages:142 Seiten
Institutes:Fachbereich 4 / Fachbereich 4
Dewey Decimal Classification:0 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke / 00 Informatik, Wissen, Systeme / 004 Datenverarbeitung; Informatik
Licence (German):License LogoEs gilt das deutsche Urheberrecht: § 53 UrhG