Themenschwerpunkt Tracking
Charakteristische Bildmerkmale werden aus verschiedenen Perspektiven erfasst und mit Verfahren des maschinellen Lernens klassifiziert.
Fraunhofer IGD
Teilprojekt 3.2: Online-Learning-Verfahren für markerloses Tracking
Zielstellung: Stabileres Tracking durch Echtzeit-Lernverfahren auf charakteristischen Bildmerkmalen
Methoden zur Punkt- und Kantenassoziation in Kamerabildern werden in diesem Teilprojekt um Klassifizierungsverfahren erweitert, die visuelle Charakteristiken der Landmarken aus verschiedenen Kameraperspektiven festhalten. Hierbei werden Methoden aus dem Bereich „Machine Learning“ auf die Tracking-Problemstellung übertragen und Online-Trainingsverfahren zur Klassifikation von charakteristischen Bildmerkmalen erforscht.
Mit Hilfe von lernenden Systemen kann das Tracking mit längeren Laufzeiten immer stabiler werden. Effiziente Algorithmen zum Umlernen und zur Verwaltung der erlernten Umgebung werden erforscht. Dies umfasst die Realisierung von Datenstrukturen für Feature-Punkten und Kanten, die neben den 3-D-Positionen auch visuelle Informationen, geometrische Relationen oder Beleuchtungsinformationen beschreiben.
Kontakt
Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung IGD
Dipl.-Inform. Yana Stykova
Virtuelle und Erweiterte Realität
Fraunhoferstraße 5
64283 Darmstadt
Deutschland
Telefon: +49 6151 155-286
