Validazione di algoritmi di calibrazione estrinseca basati su skeletonization del corpo umano

La presente memoria descrive le procedure utilizzate per la valutazione metrologica di procedure di calibrazione estrinseca di sistemi di visione composti da più telecamere. Viene definita calibrazione estrinseca quella procedura che consente di calcolare posizione ed orientamento di ogni telecamera presente in un sistema multicamera rispetto a tutte le altre. I metodi di calibrazione estrinseca si possono dividere principalmente in tre gruppi: tradizionali, basati sul riconoscimento di forme tridimensionali e basati su skeletonization. I metodi di calibrazione tradizionali si basano sull’utilizzo di target di calibrazione noti (scacchiere, griglie di punti, frange, etc) che vengono riconosciuti automaticamente dal sistema. Il sistema misura la posizione dei punti caratteristici del target ottenendo in questo modo i parametri di rotazione e traslazione desiderati. I metodi basati sul riconoscimento di forme tridimensionali (3D shape matching) sono invece fondati sulla coerenza geometrica di un oggetto 3D posizionato nel campo di vista delle varie telecamere: ciascun dispositivo registra una parte dell’oggetto target e successivamente, allineando ciascuna vista con le rimanenti, ed analizzando la traiettoria dell’oggetto vista da ogni telecamera è possibile risalire alle matrici di calibrazione. I metodi di calibrazione tradizionali, così come quelli basati su 3D shape matching risultano svantaggiosi in termini di tempo di esecuzione. Inoltre, queste tipologie necessitano di un target di calibrazione. Infine, i metodi basati sul riconoscimento dello scheletro umano (skeleton-based) utilizzano come target di calibrazione direttamente le articolazioni (joint) di un operatore che si posiziona all’interno del campo di vista delle telecamere. I metodi skeleton-based rappresentano quindi un’evoluzione dei metodi di 3D shape matching in quanto è come se venissero considerate forme 3D multiple rappresentate dai segmenti corporei dell’operatore stesso. Risulta quindi possibile ottenere una calibrazione estrinseca senza alcun oggetto caratteristico, ma semplicemente utilizzando il corpo dell’operatore umano come oggetto stesso. Nonostante in letteratura siano presenti lavori relativi alla valutazione dell’accuratezza nella misura dei joint, non sono presenti lavori che mostrano come questa accuratezza venga propagata a livello di matrici di rototraslazione risultanti dalla procedura di calibrazione. Il presente lavoro descrive le procedure utilizzate per valutare l’affidabilità della calibrazione estrinseca ottenuta tramite le posizioni dei joint misurate tramite il metodo di skeletonization descritto in [3]

Unsupervised and scalable low train pathology detection system based on neural networks

Currently, there exist different technologies applied in the world of medicine dedicated to the detection of health problems such as cancer, heart diseases, etc. However, these technologies are not applied to the detection of lower body pathologies. In this article, a Neural Network (NN)-based system capable of classifying pathologies of the lower train by the way of walking in a non-controlled scenario, with the ability to add new users without retraining the system is presented. All the signals are filtered and processed in order to extract the Gait Cycles (GCs), and those cycles are used as input for the NN. To optimize the network a random search optimization process has been performed. To test the system a database with 51 users and 3 visits per user has been collected. After some improvements, the algorithm can correctly classify the 92% of the cases with 60% of training data. This algorithm is a first approach of creating a system to make a first stage pathology detection without the requirement to move to a specific place

Feature Based Calibration of a Network of Kinect Sensors

The availability of affordable depth sensors in conjunction with common RGB cameras, such as the Microsoft Kinect, can provide robots with a complete and instantaneous representation of the current surrounding environment. However, in the problem of calibrating multiple camera systems, traditional methods bear some drawbacks, such as requiring human intervention. In this thesis, we propose an automatic and reliable calibration framework that can easily estimate the extrinsic parameters of a Kinect sensor network. Our framework includes feature extraction, Random Sample Consensus and camera pose estimation from high accuracy correspondences. We also implement a robustness analysis of position estimation algorithms. The result shows that our system could provide precise data under certain amount noise. Keywords Kinect, Multiple Camera Calibration, Feature Points Extraction, Correspondence, RANSA

Multiple depth cameras calibration and body volume reconstruction for gait analysis

International audienceIn the last decade, gait analysis has become one of the most active research topics in biomedical research engineering partly due to recent development of sensors and signal processing devices and more recently depth cameras. The latters can provide real-time distance measurements of moving objects. In this context, we present a new way to reconstruct body volume in motion using multiple active cameras from the depth maps they provide. A first contribution of this paper is a new and simple external camera calibration method based on several plane intersections observed with a low-cost depth camera which is experimentally validated. A second contribution consists in a body volume reconstruction method based on visual hull that is adapted and enhanced with the use of depth information. Preliminary results based on simulations are presented and compared with classical visual hull reconstruction. These results show that as little as three low-cost depth cameras can recover a more accurate 3D body shape than twenty regular cameras