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Video Image-based
Intelligent Architecture for Human Motion Capture
Lei
Jun (1), Dieter
Hogrefe (1), Tan jianrong (2)
(1) Telematics
Group, Georg-August-Universitaet-Goettingen,
37083 Goettingen, Germany
310009 China
The study of human motion is a fascinating
subject in computer vision and has been developed quite
a few years. Traditional methods to realize human motion
capture mainly use equipments of machinery, electromagnetic,
acoustics, optics, graphics and so on. Whereas these
are some defects existed in these methods e.g. expensive
equipments, the place limited by sensors and localization
of sport range, and it has no consistent standards because
of different purposes and requirements. Most importantly,
they always need a person to execute the long and sterile
work for surveillance. Sometimes only by manual operation
cannot accord with desires that data should be collected
without redundant or unhelpful information. In view
of video characters which bring about changes and new
opportunities in the human motion capturing technology,
this paper presents an actual architecture to automatically
capture human motion by comparing video images and extracting
surveillant area. Then we provide an effective method
for storage. Furthermore, the functionalities of architecture
are realized in GOLF sport education example.
Keywords:
motion capture, video image,
surveillant area, storage, video stream
Die Studie über die menschliche
Bewegung ist ein faszinierendes Subjekt in der Computer-Vision,
und sie entwickelte sich im Laufe von vielen Jahren.
Nach der traditionellen Methode werden Maschinenanlagen,
elektromagnetische Ausstattungen, Akustik, Optik, Grafik
usw. benutzt, um die menschliche Bewegung zu erfassen.
In dieser Methode gibt es aber manche Mängel, z.B. hohe
Kosten, die Beschränkung vom Sensor und die Lokalisierung
im Sportsbereich, und wegen der verschiedenen Vorsätze
und Bedingungen hat es keine beständigen Maßtäbe. Am
wichtigsten ist, dass eine Person die langweilige und
sterile Arbeit für Beobachtung machen muss. Manchmal
kann dieses manuell bediente Engagement mit dem Wunsch
nach erfassenden Daten ohne überflüssige oder
nutzlose Informationen nicht übereinstimmen. Die
Charaktereigenschaft des Videos stellt neue Chancen
und Änderungen für die menschliche Bewegungserfassung
dar. Der vorliegende Atikel zeigt uns eine wirkliche
Architektur der Bewegungserfassung des Menschen, die
die Vergleiche des Video-Images und die Ausdrücken
des Beobachtungsbereichs benutzt. Dann ist eine effektive
Methode für Datenspeicherung. Außerdem verwertet
die Architektur in GOLF-Sportsbildung gut als ein Beispiel.
Biographies:
BibTex: @ARTICLE{P1150511003,
AUTHOR = {Lei Jun and Dieter Hogrefe
and Tan jianrong},
TITLE = {Video Image-based Intelligent Architecture for Human Motion Capture}, JOURNAL = {ICGST International Journal on Graphics, Vision and Image Processing}, YEAR = {2005}, MONTH = {May}, VOLUME = {05}, ISSUE={5}, PAGES = {11--16} }
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