Single camera pose estimation using Bayesian filtering and Kinect motion priors

Traditional approaches to upper body pose estimation using monocular vision rely on complex body models and a large variety of geometric constraints. We argue that this is not ideal and somewhat inelegant as it results in large processing burdens, and instead attempt to incorporate these constraints through priors obtained directly from training data. A prior distribution covering the probability of a human pose occurring is used to incorporate likely human poses. This distribution is obtained offline, by fitting a Gaussian mixture model to a large dataset of recorded human body poses, tracked using a Kinect sensor. We combine this prior information with a random walk transition model to obtain an upper body model, suitable for use within a recursive Bayesian filtering framework. Our model can be viewed as a mixture of discrete Ornstein-Uhlenbeck processes, in that states behave as random walks, but drift towards a set of typically observed poses. This model is combined with measurements of the human head and hand positions, using recursive Bayesian estimation to incorporate temporal information. Measurements are obtained using face detection and a simple skin colour hand detector, trained using the detected face. The suggested model is designed with analytical tractability in mind and we show that the pose tracking can be Rao-Blackwellised using the mixture Kalman filter, allowing for computational efficiency while still incorporating bio-mechanical properties of the upper body. In addition, the use of the proposed upper body model allows reliable three-dimensional pose estimates to be obtained indirectly for a number of joints that are often difficult to detect using traditional object recognition strategies. Comparisons with Kinect sensor results and the state of the art in 2D pose estimation highlight the efficacy of the proposed approach.Comment: 25 pages, Technical report, related to Burke and Lasenby, AMDO 2014 conference paper. Code sample: https://github.com/mgb45/SignerBodyPose Video: https://www.youtube.com/watch?v=dJMTSo7-uF

Smart Navigation in Surgical Robotics

La cirugía mínimamente invasiva, y concretamente la cirugía laparoscópica, ha supuesto un gran cambio en la forma de realizar intervenciones quirúrgicas en el abdomen. Actualmente, la cirugía laparoscópica ha evolucionado hacia otras técnicas aún menos invasivas, como es la cirugía de un solo puerto, en inglés Single Port Access Surgery. Esta técnica consiste en realizar una única incisión, por la que son introducidos los instrumentos y la cámara laparoscópica a través de un único trocar multipuerto. La principal ventaja de esta técnica es una reducción de la estancia hospitalaria por parte del paciente, y los resultados estéticos, ya que el trocar se suele introducir por el ombligo, quedando la cicatriz oculta en él. Sin embargo, el hecho de que los instrumentos estén introducidos a través del mismo trocar hace la intervención más complicada para el cirujano, que necesita unas habilidades específicas para este tipo de intervenciones. Esta tesis trata el problema de la navegación de instrumentos quirúrgicos mediante plataformas robóticas teleoperadas en cirugía de un solo puerto. En concreto, se propone un método de navegación que dispone de un centro de rotación remoto virtual, el cuál coincide con el punto de inserción de los instrumentos (punto de fulcro). Para estimar este punto se han empleado las fuerzas ejercidas por el abdomen en los instrumentos quirúrgicos, las cuales han sido medidas por sensores de esfuerzos colocados en la base de los instrumentos. Debido a que estos instrumentos también interaccionan con tejido blando dentro del abdomen, lo cual distorsionaría la estimación del punto de inserción, es necesario un método que permita detectar esta circunstancia. Para solucionar esto, se ha empleado un detector de interacción con tejido basado en modelos ocultos de Markov el cuál se ha entrenado para detectar cuatro gestos genéricos. Por otro lado, en esta tesis se plantea el uso de guiado háptico para mejorar la experiencia del cirujano cuando utiliza plataformas robóticas teleoperadas. En concreto, se propone la técnica de aprendizaje por demostración (Learning from Demonstration) para generar fuerzas que puedan guiar al cirujano durante la resolución de tareas específicas. El método de navegación propuesto se ha implantado en la plataforma quirúrgica CISOBOT, desarrollada por la Universidad de Málaga. Los resultados experimentales obtenidos validan tanto el método de navegación propuesto, como el detector de interacción con tejido blando. Por otro lado, se ha realizado un estudio preliminar del sistema de guiado háptico. En concreto, se ha empleado una tarea genérica, la inserción de una clavija, para realizar los experimentos necesarios que permitan demostrar que el método propuesto es válido para resolver esta tarea y otras similares