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Enhanced Augmented Reality Framework for Sports Entertainment Applications
Get PDFAugmented Reality (AR) superimposes virtual information on real-world data, such as displaying useful information on videos/images of a scene. This dissertation presents an Enhanced AR (EAR) framework for displaying useful information on images of a sports game. The challenge in such applications is robust object detection and recognition. This is even more challenging when there is strong sunlight. We address the phenomenon where a captured image is degraded by strong sunlight.
The developed framework consists of an image enhancement technique to improve the accuracy of subsequent player and face detection. The image enhancement is followed by player detection, face detection, recognition of players, and display of personal information of players. First, an algorithm based on Multi-Scale Retinex (MSR) is proposed for image enhancement. For the tasks of player and face detection, we use adaptive boosting algorithm with Haar-like features for both feature selection and classification. The player face recognition algorithm uses adaptive boosting with the LDA for feature selection and nearest neighbor classifier for classification. The framework can be deployed in any sports where a viewer captures images. Display of players-specific information enhances the end-user experience. Detailed experiments are performed on 2096 diverse images captured using a digital camera and smartphone. The images contain players in different poses, expressions, and illuminations. Player face recognition module requires players faces to be frontal or up to ?350 of pose variation. The work demonstrates the great potential of computer vision based approaches for future development of AR applications.COMSATS Institute of Information Technolog
DESENVOLVIMENTO DE METODOLOGIA PARA DETECTAR JOGADORES EM QUADRAS POLIESPORTIVAS UTILIZANDO VISÃO COMPUTACIONAL
Get PDFNo presente estudo se apresenta a implementação de um conjunto de métodos computacionais para rastrear a movimentação de jogadores em quadras esportivas, auxiliando na interpretação de vídeos e buscando o aprimoramento do processo de treinamento tático e físico de atletas. Com base em pesquisas anteriores sobre aquisição de imagens em ginásios, foram realizadas gravações em dois ginásios poliesportivos utilizando-se uma câmera digital, optando-se pela captura frontal e lateral da quadra. Foram analisadas algumas das principais funcionalidades da biblioteca de visão computacional OpenCV, buscando identificar sua aplicabilidade ao problema abordado e suas particularidades quanto à aplicação no conjunto de imagens obtido durante as filmagens. Na detecção da região de interesse, faz-se uso da informação de luminância da imagem como forma de caracterizar a área da quadra, combinada com operadores morfológicos e detectores de contorno; já na detecção e no rastreamento de jogadores utilizam-se algoritmo de detecção de feições FAST, operadores morfológicos compostos e um detector de objetos binários para definir a localização e segmentar as regiões onde existe a presença de atletas. Os resultados dos métodos aplicados apresentam casos de sucesso na identificação da área de jogo e no rastreamento dos jogadores em ambas as gravações, tornando possível o aprimoramento do sistema para mensurar a distância percorrida pelo atleta, bem como seu tempo de permanência em quadra durante a partida.Palavras-chave: Visão computacional. Processamento de imagens. Rastreamento humano. Esportes de quadra.
