Tracking Object Trajectories Relative to Planar Surfaces Using Stereo

This project proposes a methodology for 3D tracking of objects in relation to a planar surface, with trajectory accuracy enhanced using applied statistical analysis. Planar surface extraction, with camera position and orientation invariance, is achieved by finding limiting regions established by graph-based segmentation and mapping the resulting segments to disparity data from a stereo camera. Secondly, object detection and tracking is performed using a combination of adaptive background subtraction and least squares linear regression for calculating object trajectories. The accuracy of bounding planar surface extraction is shown to be accurate to within 1.4% and tracking has shown similar high correlations between the calculated and actual positions

What else does your biometric data reveal? A survey on soft biometrics

International audienceRecent research has explored the possibility of extracting ancillary information from primary biometric traits, viz., face, fingerprints, hand geometry and iris. This ancillary information includes personal attributes such as gender, age, ethnicity, hair color, height, weight, etc. Such attributes are known as soft biometrics and have applications in surveillance and indexing biometric databases. These attributes can be used in a fusion framework to improve the matching accuracy of a primary biometric system (e.g., fusing face with gender information), or can be used to generate qualitative descriptions of an individual (e.g., "young Asian female with dark eyes and brown hair"). The latter is particularly useful in bridging the semantic gap between human and machine descriptions of biometric data. In this paper, we provide an overview of soft biometrics and discuss some of the techniques that have been proposed to extract them from image and video data. We also introduce a taxonomy for organizing and classifying soft biometric attributes, and enumerate the strengths and limitations of these attributes in the context of an operational biometric system. Finally, we discuss open research problems in this field. This survey is intended for researchers and practitioners in the field of biometrics

Algoritmi per l'elaborazione e l'analisi di immagini tridimensionali per la guida automatica di robot industriali

Questa tesi tratta un aspetto particolare della robotica industriale ovvero il bin-picking. Questa tesi punta ad introdurre, all'interno di un ambiente simulato, la possibilità di eseguire una scansione tridimensionale di un oggetto grazie ad un sistema Laser più Camera. Successivamente all'acquisizione dei dati, il sistema identifica l'oggetto in esame, la sua posizione ed il suo orientamento rispetto gli assi cartesiani. Tutto ciò è indispensabile per fornire le informazioni al robot per effettuare l'operazione di bin-picking completa, dalla scansione al prelievo dell'oggetto. Alla fine del lavoro il sistema sarà in grado di poter eseguire le simulazioni complete del bin-picking e potrà giovare di altri numerosi vantaggi portati da tale attività. I contributi innovativi di questa tesi sono numerosi in quanto la situazione di partenza presentava solo il simulatore robot. Da qui sono stati ideati e sviluppati diversi algoritmi e strategie, partendo dalla simulazione della scansione 3D, fino ad arrivare all'estrazione delle features. Tutte le tecniche proposte, che spaziano dall'utilizzo della Hough Transform per l'identificazione di rette e di cerchi nello spazio 3D, all'utilizzo del concetto di icosaedro per creare una sfera isotropa da usare in una procedura di voto di versori, hanno fornito risultati sperimentalmente soddisfacent