Aprofundarea tehnologiei Kinect pentru detectarea părților corpului din datele 3D - Ensiwiki

Pentru acest subiect, este posibil să se beneficieze de o supraveghere specifică asupra subiectului metode agile. Pentru mai multe detalii, consultați pagina Metode agile în proiecte de specialitate.

rezumat

1 Cadrul proiectului
2 fundal
3 Obiectiv
4 Bibliografie
5 Detalii tehnice
6 Software și API-uri utile

Cadrul proiectului

Supervizor: Jean-Sébastien Franco.
Număr de studenți: 3 până la 4.
Cerințe preliminare: posibilă programare Python sau C ++, grafică 3D, algebră liniară, geometrie, probabilități.

Context

Prin proiectul de cercetare Natal, care a produs tehnologia comercială Kinect [5], Microsoft Research a propus o inovație majoră în domeniul captării de mișcare pentru jocurile video. Această inovație se bazează pe utilizarea unui senzor video care oferă o adâncime pe pixel, pe de o parte, și pe un instrument de învățare automată care permite clasificarea fiecărui pixel observat în funcție de partea probabilă a corpului căreia îi aparține, bazându-se doar pe o măsurare geometrică a adâncimii. Antrenamentul se bazează pe o bază de date foarte mare de ipostaze observate și pe o nouă tehnică de clasificare introdusă pentru ocazie, Random Trees [3]. Prin acest subiect propunem studiul acestei tehnici [1,2] și a variantelor sale [4], în funcție de numărul de persoane care aplică pentru proiect.