Abstract
This thesis investigates vision based description and recognition of human movements. Automated vision based human motion analysis is a fundamental technology for creating video based human computer interaction systems. Because of its wide range of potential applications, the topic has become an active area of research in the computer vision community.
This thesis proposes the use of low level description of dynamics for human movement description and recognition. Two groups of approaches are developed: first, texture based methods that extract dynamic features for human movement description, and second, a framework that considers ballistic dynamics for human movement segmentation and recognition.
Two texture based descriptions for human movement analysis are introduced. The first method uses the temporal templates as a preprocessing stage and extracts a motion description using local binary pattern texture features. This approach is then extended to a spatiotemporal space and a dynamic texture based method that uses local binary patterns from three orthogonal planes is proposed. The method needs no accurate segmentation of silhouettes, rather, it is designed to work on image data. The dynamic texture based description is also applied to gait recognition. The proposed descriptions have been experimentally validated on publicly available databases.
Psychological studies on human movement indicate that common movements such as reaching and striking are ballistic by nature. Based on the psychological observations this thesis considers the segmentation and recognition of ballistic movements using low level motion features. Experimental results on motion capture and video data show the effectiveness of the method. / Tiivistelmä
Tässä väitöskirjassa tutkitaan ihmisen liikkeen kuvaamista ja tunnistamista konenäkömenetelmillä. Ihmisen liikkeen automaattinen analyysi on keskeinen teknologia luotaessa videopohjaisia järjestelmiä ihmisen ja koneen vuorovaikutukseen. Laajojen sovellusmahdollisuuksiensa myötä aiheesta on tullut aktiivinen tutkimusalue konenäön tutkimuksen piirissä.
Väitöskirjassa tutkitaan matalan tason piirteiden käyttöä ihmisen liikkeen dynaamiikan kuvaamiseen ja tunnistamiseen. Työssä esitetään kaksi tekstuuripohjaista mentelmää ihmisen liikkeen kuvaamiseen ja viitekehys ballististen liikkeiden segmentointiin ja tunnistamiseen.
Työssä esitetään kaksi tekstuuripohjaista menetelmää ihmisen liikkeen analysointiin. Ensimmäinen menetelmä käyttää esikäsittelynä ajallisia kuvamalleja ja kuvaa mallit paikallisilla binäärikuvioilla. Menetelmä laajennetaan myös tila-aika-avaruuteen. Dynaamiseen tekstuuriin perustuva menetelmä irroittaa paikalliset binäärikuviot tila-aika-avaruuden kolmelta ortogonaaliselta tasolta. Menetelmä ei vaadi ihmisen siluetin tarkkaa segmentointia kuvista, koska se on suunniteltu toimimaan suoraan kuvatiedon perusteella. Dynaamiseen tekstuuriin pohjautuvaa menetelmää sovelletaan myös henkilön tunnistamiseen kävelytyylin perusteella. Esitetyt menetelmät on kokeellisesti vahvistettu yleisesti käytetyillä ja julkisesti saatavilla olevilla tietokannoilla.
Psykologiset tutkimukset ihmisen liikkumisesta osoittavat, että yleiset liikkeet, kuten kurkoittaminen ja iskeminen, ovat luonteeltaan ballistisia. Tässä työssä tarkastellaan ihmisen liikkeen ajallista segmentointia ja tunnistamista matalan tason liikepiirteistä hyödyntäen psykologisia havaintoja. Kokeelliset tulokset liikkeenkaappaus ja video aineistolla osoittavat menetelmän toimivan hyvin.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:oulo.fi/oai:oulu.fi:isbn978-951-42-9675-8 |
| Date | 29 November 2011 |
| Creators | Kellokumpu, V.-P. (Vili-Petteri) |
| Contributors | Pietikäinen, M. (Matti) |
| Publisher | Oulun yliopisto |
| Source Sets | University of Oulu |
| Language | English |
| Detected Language | Finnish |
| Type | info:eu-repo/semantics/doctoralThesis, info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess, © University of Oulu, 2011 |
| Relation | info:eu-repo/semantics/altIdentifier/pissn/0355-3213, info:eu-repo/semantics/altIdentifier/eissn/1796-2226 |
Page generated in 0.0027 seconds