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MeMoMan2 - Methods for real-time accurate Model-based Measurement of HuMan Motion

MeMoMan2 - 基于模型的实时精确人体运动测量方法

基本信息

批准号：
14188462
负责人：
Professor Dr. Michael Beetz, Ph.D.
金额：
--
依托单位：
Lehrstuhl für Ergonomie
依托单位国家：
德国
项目类别：
Research Grants
财政年份：
2005
资助国家：
德国
起止时间：
2004-12-31 至 2015-12-31
项目状态：
已结题

来源：
https://gepris.dfg.de/gepris/projekt/14188462?language=en
关键词：
MeMoMan2 Methods real time accurate

项目摘要

Zwei Fachrichtungen haben sich bisher sehr erfolgreich mit der kameragestützten Vermessung menschlicher Bewegungen beschäftigt: die kamerabasierte Messmethodik in der Ergonomie sowie der Bereich des Bildverstehens in der Künstlichen Intelligenz. Die in den jeweiligen Fachrichtungen entstandenen Methoden haben komplementäre Stärken und Schwächen. Die Methoden der Ergonomie zeichnen sich durch eine sehr hohe Genauigkeit aus, die vor allem durch die Verwendung von Markermesssystemen und die zeitintensive Nachbearbeitung durch menschliche Operatoren erreicht wird. Die Methoden des Bildverstehens hingegen arbeiten autonom, in Realzeit und funktionieren auch unter Schwankungen der Umgebungsbedingungen. Sie erreichen aber bisher nicht die für die Ergonomieforschung benötigte Genauigkeit. In dem hier beantragten Forschungsprojekt MeMoMan wird ein neues Berechnungsmodell und Computersystem für die Vermessung menschlicher Bewegungen entwickelt, implementiert und untersucht. Dieses System, das die erfolgreichen Ansätze der Fachrichtungen Ergonomie und Bildverstehen in der Künstlichen Intelligenz kombiniert, besteht aus zwei Komponenten: dem MeMoMan Modell und dem MeMoMan Tracker. Das MeMoMan Modell ist ein digitales Menschmodell, das Wahrscheinlichkeitsverteilungen über menschliche Gestalt, Haltungen und Bewegungen spezifiziert. Dieses Menschmodell wird benutzt, um a posteriori Verteilungen über diesen Modellen für gegebene Bildsequenzen zu bestimmen. Neben diesen probabilistischen Modellkomponenten beinhaltet das MeMoMan Modell biomechanische Präferenzen und Kostenfunktionen, um den Komfort von Haltungen und Bewegungen zu berücksichtigen. Ausgangsbasis unserer Modellentwicklung bildet das am Lehrstuhl für Ergonomie entwickelte RAMSIS Menschmodell, das mittlerweile im Fahrzeugdesign weitverbreitet und sehr erfolgreich ist. Der MeMoMan Tracker passt ein parameterisiertes Kurvenmodell für digitale MeMoMan Modelle an die gegebenen Bilddaten an. Die Besonderheit des Verfahrens besteht darin, dass es lokale Modelle für die Regionen im Abbild des Menschen und im Hintergrund benutzt und diese während des Interpretationsprozesses automatisch lernt. Dies ermöglicht dem Me- MoMan Tracking Verfahren auch unter wechselnden Umgebungsbedingungen hochgenaue Messungen durchzuführen und State-of-the-Art Verfahren, wie den Condensation Algorithmus in Bezug auf Genauigkeit und Zeitressourcen um eine Größenordnung zu verbessern. Die Basis des Trackers bildet das CCD Tracking Verfahren (Hanek und Beetz, 2004; Hanek, 2004), das bereits auf internationalen Konferenzen ausgezeichnet wurde. Dieses Projekt wird zu neuen Erkenntnissen in verschiedenen Forschungsbereichen beitragen: Es werden neue, automatische und echtzeitfähige Methoden zur Bewegungsmessung für die Ergonomie entwickelt. Darüber hinaus wird die Generierung von Menschmodellen erleichtert und die kamerabasierte Wahrnehmung komplexer Handlungen vorangetrieben. Diese Ergebnisse können die Produkt- und Arbeitsplatzgestaltung für weite Bereiche der Bevölkerung, insbesondere ältere Mitmenschen, nachhaltig positiv beeinflussen. Die Ergebnisse werden in mehreren Anwendungstestbetten demonstriert und evaluiert: die Bewertung des Designs von Fahrzeuginnenräumen, intelligente kameragestützte Räume und kamerabasierte Operationssäle.

Zwei Fachrichtongen haben sich Bisher sehr erfolgreich MIT der kameragestützten VerMessung menschlicher Bewegangen Beschäftigt：die kamerabasierte Messmeodik in der Ergonomie Sowie der Bereich des Bildverstehens in der Künstlichen Intelligence enz.死在法奇里根和施瓦陈的教堂里。人类工学的方法论是正确的，人类的行为方式也是如此，这是一种时间密集型的操作。在现实和功能中，从施万库根和乌姆吉邦根那里，我们可以找到一种新的方法。Sie erreichen aber Bisher niht die für die ergonomieforschung Benötigte Genauigkeit.在DEM HERE中，我的计算机系统将被设计成一个新的计算机系统，实现它和不同的系统。这是一种全新的数据管理系统，其主要内容是：DEM MeMoMan Moell和DEM MeMoMan Tracker。Das MeMoMan Moell is Ein Digitales Menschmodell，das Wahrscheinlichkeits svertiilungen ber menschliche Gestalt，Haltungen and Bewegengen Spezifiziert.这是一件非常重要的事情，因为这是一件非常重要的事情。Neben diesen diesen modellkomponenten是MeMoMan Moell生物力学模型的吸入者，嗯den Komfort von Haltungen and Bewegengen zu berück sichtigen。AusangsBaseUnserer wickung bildet das am Lehrstuhl für人体工程学Enwickelte Ramsis Menschmodell，das mittlerweile im FahrzeugDesign weitverbreitet and sehr erfolgreist.Der MeMoMan Tracker Passt Ein参数isiertes Kurvenmodell für Digitale MeMoMan Modelle an die gegebenen Bilddaten an.从达林到德国，再加上德国和德国，这些地区的经济和社会发展都是自动实现的。根据我们的要求，我们将跟踪Verfahren，并在Bezug auf Genigkeit and Zeitresouren um eine Gröenordnung zu veressern中使用缩合算法。De Basis des Tracers bildet das ccd Tracing Verfahren(Hanek und Beetz，2004；Hanek，2004)，das bereits auf International alen Konferenzen osgezeichnet wurde。在Verschiedenen Forschungsbereichen beitragen：es we den neuen erkenntnissen in verschiedenen Forschungsbereichen beitragen：es we den Neue，Automatische and echtzeitfähige Methoden zur Beweonggsmessung für die Erkenntnissen für die人机工程学entwickelt。他说：“这是一件非常重要的事情。”他说：“这是一件非常重要的事情，因为这件事发生了。”这是一项重要的技术和评估工作，包括设计和设计、情报和商业运作。