Erfassung, Erkennung und qualitative Analyse von menschlicher Bewegung

Visionen vom Internet of Things und der nahtlosen Einbettung der virtuellen Welt in den physischen Alltag des Menschen sind durch ubiquitäre Vernetzung, stationäre und mobile Computer sowie miniaturisierte Sensorik längst Realität geworden. Zusammen mit Algorithmen des Data Minings und der künstlichen Intelligenz werden so kontextsensitive Dienste und vernetzte Alltagsgegenstände geschaffen, welche einen immensen Mehrwert im privaten, kommerziellen und industriellen Raum schaffen. Im Rahmen dieses Szenarios vielbeachtete Forschungsgebiete sind die Erschließung von menschlichem Kontext und die menschliche Aktivitätserkennung mithilfe von mobiler Sensorik. Während es auf dem Gebiet der rein quantitativen Erkennung von menschlicher Aktivität bereits viele Verfahren zur Vorhersage und Erkennung von Bewegungsereignissen auf Basis von Bewegungs- oder Tiefeninformationen sowie visueller Sensorik gibt, sind Konzepte zur feingranularen, automatisierten Analyse mit qualitativem Schwerpunkt bislang kaum existent. Typische Anwendungsgebiete für diese sind zum Beispiel die Identifikation von Notfallsituationen im medizinischen Bereich oder die Erkennung von Fehlstellungen und Anomalien bei physischer, menschlicher Aktivität. Um solche Fragestellungen aus dem Bereich der Erfassung, Erkennung und qualitativen Analyse von menschlicher Bewegungsaktivität zu adressieren, wird in dieser Arbeit zunächst ein ganzheitliches, verteiltes Sensorsystem, welches auf Basis von Bewegungsinformationen menschliche Bewegungsaktivität untersucht, spezifiziert. Anschließend wird ein Vorgehen zur automatisierten und qualitativen Analyse individueller, wiederkehrender, menschlicher Bewegungsereignisse, mithilfe eines adaptiven Segmentierungsverfahrens und eines Konzepts zur Formalisierung und Diskretisierung von subjektiven Qualitätsmerkmalen in menschlichen Bewegungsabläufen, vorgestellt. Im Anschluss steht die qualitative Untersuchung von nicht vorhersehbarer, menschlicher Bewegungsaktivität im Fokus. Hierzu werden neue Konzepte zur Segmentierung und zur generischen Projektion der physischen, menschlichen Leistung des Menschen auf diskrete Merkmalsvektoren vorgestellt. Zusammengefasst stellt die vorliegende Arbeit ein umfassendes Paket zur generischen Untersuchung von menschlicher Bewegungsaktivität vor. Mit diesem lassen sich quantitative und qualitative Analysen von Bewegungsaktivität für sowohl wiederkehrende als auch für nicht vorhersehbare, menschliche Bewegungsereignisse effizient umsetzen.The visions created by the Internet of Things, which encompass the seamless embedding of the virtual world into daily human life have become reality by now. One important reason for that is the ubiquitous availability of fast communication connections, of stationary as well as of mobile computers, and of miniaturized sensors and wearables. Thereby, the combination of this infrastructure along with data mining algorithms and concepts of artificial intelligence allow the creation of context-aware services and interconnected items of daily life, which provide vast added value for potential users. Related to that, the recognition of human activity by using mobile sensors as a basis and the extraction of human context are currently much-noticed aspects within this field of research. By now, concepts focusing on quantitative recognition of human activity are a well studied area while examinations targeting qualitative analysis are currently handled only sparsely. Typical szenarios of usage for such concepts, which target qualitative analysis, are, e.g., the detection of emergency cases within medical environments or of anomalies within human movement during the conduction of physical activities. In order to target research questions related to these qualitative topics, a holistic, distributed sensor system, which is capable of capturing and analyzing human motion is developed within this work at first. Subsequently, a concept for automated, qualitative assessment of individual, recurrent human motion events is presented. Therefore, it makes usage of a new adaptive segmentation algorithm and proposes an advance for formalization and discretization of subjective characteristics of quality within physical human activities. Afterwards, this work deals with the qualitative analysis of non-recurrent human motion. For this purpose, new concepts of segmentation are necessary and a new approach for generic projection of physical human performance onto discrete feature vectors is introduced. To sum up, this thesis presents a comprehensive package for generic analysis of human motion activity. Therefore, it enables the detailed and efficient examination of recurrent as well as of non-recurrent human motion and moreover, allows a qualitative as well as a quantitative focus of analysis

Erfassung, Erkennung und qualitative Analyse von menschlicher Bewegung

Visionen vom Internet of Things und der nahtlosen Einbettung der virtuellen Welt in den physischen Alltag des Menschen sind durch ubiquitäre Vernetzung, stationäre und mobile Computer sowie miniaturisierte Sensorik längst Realität geworden. Zusammen mit Algorithmen des Data Minings und der künstlichen Intelligenz werden so kontextsensitive Dienste und vernetzte Alltagsgegenstände geschaffen, welche einen immensen Mehrwert im privaten, kommerziellen und industriellen Raum schaffen. Im Rahmen dieses Szenarios vielbeachtete Forschungsgebiete sind die Erschließung von menschlichem Kontext und die menschliche Aktivitätserkennung mithilfe von mobiler Sensorik. Während es auf dem Gebiet der rein quantitativen Erkennung von menschlicher Aktivität bereits viele Verfahren zur Vorhersage und Erkennung von Bewegungsereignissen auf Basis von Bewegungs- oder Tiefeninformationen sowie visueller Sensorik gibt, sind Konzepte zur feingranularen, automatisierten Analyse mit qualitativem Schwerpunkt bislang kaum existent. Typische Anwendungsgebiete für diese sind zum Beispiel die Identifikation von Notfallsituationen im medizinischen Bereich oder die Erkennung von Fehlstellungen und Anomalien bei physischer, menschlicher Aktivität. Um solche Fragestellungen aus dem Bereich der Erfassung, Erkennung und qualitativen Analyse von menschlicher Bewegungsaktivität zu adressieren, wird in dieser Arbeit zunächst ein ganzheitliches, verteiltes Sensorsystem, welches auf Basis von Bewegungsinformationen menschliche Bewegungsaktivität untersucht, spezifiziert. Anschließend wird ein Vorgehen zur automatisierten und qualitativen Analyse individueller, wiederkehrender, menschlicher Bewegungsereignisse, mithilfe eines adaptiven Segmentierungsverfahrens und eines Konzepts zur Formalisierung und Diskretisierung von subjektiven Qualitätsmerkmalen in menschlichen Bewegungsabläufen, vorgestellt. Im Anschluss steht die qualitative Untersuchung von nicht vorhersehbarer, menschlicher Bewegungsaktivität im Fokus. Hierzu werden neue Konzepte zur Segmentierung und zur generischen Projektion der physischen, menschlichen Leistung des Menschen auf diskrete Merkmalsvektoren vorgestellt. Zusammengefasst stellt die vorliegende Arbeit ein umfassendes Paket zur generischen Untersuchung von menschlicher Bewegungsaktivität vor. Mit diesem lassen sich quantitative und qualitative Analysen von Bewegungsaktivität für sowohl wiederkehrende als auch für nicht vorhersehbare, menschliche Bewegungsereignisse effizient umsetzen.The visions created by the Internet of Things, which encompass the seamless embedding of the virtual world into daily human life have become reality by now. One important reason for that is the ubiquitous availability of fast communication connections, of stationary as well as of mobile computers, and of miniaturized sensors and wearables. Thereby, the combination of this infrastructure along with data mining algorithms and concepts of artificial intelligence allow the creation of context-aware services and interconnected items of daily life, which provide vast added value for potential users. Related to that, the recognition of human activity by using mobile sensors as a basis and the extraction of human context are currently much-noticed aspects within this field of research. By now, concepts focusing on quantitative recognition of human activity are a well studied area while examinations targeting qualitative analysis are currently handled only sparsely. Typical szenarios of usage for such concepts, which target qualitative analysis, are, e.g., the detection of emergency cases within medical environments or of anomalies within human movement during the conduction of physical activities. In order to target research questions related to these qualitative topics, a holistic, distributed sensor system, which is capable of capturing and analyzing human motion is developed within this work at first. Subsequently, a concept for automated, qualitative assessment of individual, recurrent human motion events is presented. Therefore, it makes usage of a new adaptive segmentation algorithm and proposes an advance for formalization and discretization of subjective characteristics of quality within physical human activities. Afterwards, this work deals with the qualitative analysis of non-recurrent human motion. For this purpose, new concepts of segmentation are necessary and a new approach for generic projection of physical human performance onto discrete feature vectors is introduced. To sum up, this thesis presents a comprehensive package for generic analysis of human motion activity. Therefore, it enables the detailed and efficient examination of recurrent as well as of non-recurrent human motion and moreover, allows a qualitative as well as a quantitative focus of analysis

Multimodale Interaktion in Multi-Display-Umgebungen

Interaktive Umgebungen entwickeln sich mehr und mehr weg von Einzelarbeitsplätzen, hin zu Multi-Display-/Multi-User-Umgebungen. Diese stellen neue Anforderungen an Eingabegeräte und Interaktionstechniken. Im Rahmen dieser Arbeit werden neue Ansätze zur Interaktion auf Basis von Handgesten und Blick als neuartige Eingabemodalitäten entwickelt und untersucht

Multimodale Interaktion in Multi-Display-Umgebungen

Interaktive Umgebungen entwickeln sich mehr und mehr weg von Einzelarbeitsplätzen, hin zu Multi-Display-/Multi-User-Umgebungen. Diese stellen neue Anforderungen an Eingabegeräte und Interaktionstechniken. Im Rahmen dieser Arbeit werden neue Ansätze zur Interaktion auf Basis von Handgesten und Blick als neuartige Eingabemodalitäten entwickelt und untersucht

Markerlose Ganganalyse mit einem Multikamerasystem

Gait analysis, motion capture, without marker, model, cameraMagdeburg, Univ., Fak. für Elektrotechnik und Informationstechnik, Diss., 2005von Roman Calo

Forum Bildverarbeitung

Bildverarbeitung spielt in vielen Bereichen der Technik zur schnellen und berührungslosen Datenerfassung eine Schlüsselrolle und hat sich in unterschiedlichen Anwendungen einen unverzichtbaren Platz erobert. Von besonderer Bedeutung ist dabei eine zielführende Verarbeitung der erfassten Bildsignale. Das "Forum Bildverarbeitung" greift diese hochaktuelle Entwicklung sowohl hinsichtlich der theoretischen Grundlagen, Beschreibungsansätze und Werkzeuge als auch relevanter Anwendungen auf

Beiträge zur röntgenradioskopischen Visualisierung und Charakterisierung von Erstarrungsvorgängen und zweiphasigen Strömungsphänomenen in metallischen Schmelzen

Röntgenradioskopische Bildgebungsverfahren ermöglichen es, ein besseres Verständnis der zweiphasigen Strömungsphänomene und der Prozesse der Mikrostrukturentstehung während der Erstarrung in Metallschmelzen intuitiv zu gewinnen, da diese Verfahren die innere Gestalt der sonst undurchsichtigen Flüssigkeiten abbilden. In der vorliegenden Arbeit wurden dazu Untersuchungen zu zwei unterschiedlichen Teilaufgaben durchgeführt. Zum einen wurde die Dichteverteilung in dünnen Erstarrungsproben in Echtzeit und in-situ mit räumlichen Auflösungen von wenigen Mikrometern untersucht, um den Einfluss natürlicher und erzwungener Schmelzenströmungen auf die Erstarrung einer binären Gallium-Indium-Metalllegierung experimentell nachzuweisen. Zum anderen wurden Gasblasenströmungen in nichttransparenten Metallschmelzen nicht-invasiv und in-situ visualisiert und charakterisiert, um Kenntnis der Eigenschaften und der Bewegung von Argon-Einzelblasen und Blasenketten in flüssigem Gallium-Indium-Zinn ohne und unter dem Einfluss eines externen magnetischen Feldes zu erlangen. Diese experimentellen Untersuchungen wurden mit einem Mikrofokus-Röntgenbildgebungssystem durchgeführt. Die Implementation angepasster Bildverarbeitungs-algorithmen ermöglichte die präzise quantitative Vermessung der dendritischen Strukturparameter und der Wachstumsgeschwindigkeiten. Die Strömungsgeschwindigkeiten in der Schmelze vor der Erstarrungsfront wurden durch Berechnung des optischen Flusses in den Röntgenbildsequenzen vermessen. Thermosolutale Konvektionsbewegungen und der Einfluss magnetisch angetriebener erzwungener Schmelzenströmung auf die Gefügeentstehung konnten durch die Röntgenvisualisierung nachgewiesen werden. Die lokale Akkumulation angereicherter Schmelze, das Aufschmelzen von Dendritenarmen und das Entstehen von Entmischungskanälen im Zweiphasengebiet hinter der Erstarrungsfront wurden unmittelbar beobachtet. Für die Untersuchung des Verhaltens von Gasblasen in einer schmalen Flüssigmetall-Blasensäule wurde das Röntgenbildgebungssystem modifiziert. Das ermöglichte die Vermessung der Gasblasengrößen, der Trajektorien und der Geschwindigkeiten zur Charakterisierung der Blasenströmungen. Die Abhängigkeit der Gasblasengrößen von der Benetzung der Mündungsöffnung wurde gezeigt. Vergleichsexperimente im Gas-Wasser-System verdeutlichten die signifikanten Unterschiede der zweiphasigen Gas-Flüssigmetall-Strömungen.X-ray radioscopic imaging methods enables one to intuitively gain a better understanding of the two-phase flow phenomena and the processes of microstructure formation during solidification in molten metals, as these methods depict the internal shape of the otherwise opaque liquids. In the present work, investigations were carried out on two different subtasks. On one hand, the density distribution in thin solidification samples was investigated in real time and in-situ with a spatial resolution of a few micrometers in order to demonstrate experimentally the influence of natural and forced melt flow on the solidification of a binary gallium-indium (GaIn) metal alloy. On the other hand, gas bubble flows in non-transparent metal melts were visualized and characterized non-invasively and in-situ in order to gain knowledge of the properties and the movement of individual argon bubbles and bubble chains in liquid gallium-indium-tin (GaInSn) without and under the influence of an external magnetic field. These experimental studies were performed with a microfocus X-ray imaging system. The implementation of adapted image processing algorithms enabled the precise quantitative measurement of the dendritic structure parameters and the growth rates. The flow velocities in the melt in front of the solidification front were measured by calculating the optical flow in the X-ray image sequences. Thermosolutal convection and the influence of magnetically driven forced melt flow on the formation of the structure could be demonstrated by the X-ray visualization. The local accumulation of enriched melt, the melting of dendrite arms and the emergence of segregation channels in the two-phase area behind the solidification front were observed directly. The X-ray imaging system was modified to study the behavior of gas bubbles in a narrow column of liquid metal bubbles. This made it possible to measure the gas bubble sizes, the trajectories and the velocities to characterize the bubble flows. The dependence of the gas bubble sizes on the wetting of the nozzle opening was shown. Comparative experiments in the gas-water system clearly revealed the significant differences in two-phase gas-liquid metal flows

Videogestützte Umfelderfassung zur Interpretation von Verkehrssituationen für kognitive Automobile

Es wird einen holistischer Ansatz zur Interpretation von Verkehrssituationen vorgestellt, der aus den drei Teilen Umfelderfassung, Wissensmodellierung und Situationsinterpretation besteht. Die Umfelderfassung dient dazu, das Umfeld des Fahrzeug durch unterschiedliche Sensorik zu beobachten und die zur Fahrzeugführung relevanten Informationen zu extrahieren. Mit Hilfe einer Ontologie werden Situationen beschrieben und durch das Fallbasierte Schließen klassifiziert und bewertet