Ölçekten bağımsız öznitelik dönüşümü kullanarak stereo kamera ile üç boyutlu kafa takibi = Stereo based 3D head pose tracking using the scale invariant feature transform

Abstract

Bu makalede üç boyutlu kafa takibi için ölçekten ba˘gımsız öznitelik dönüşümünne (SIFT) dayalı bir yöntem önerilmektedir. 3B kafa takibi bir c¸ok bilgisayarla görme uygulaması için önemli bir ön işlemdir. Önerilen yöntemin, düzlem dışı öteleme ve dönmelere karşı gürbüz olduğu belirlenmis¸ aynı zamanda görüntüdeki ani değişen aydınlanma farklarından da etkilenmediği gözlenmiştir. Kafa takibi ile elde edilebilecek dönmeye göre düzeltilmiş bir imge ile yüz tanıması, ifade analizi, dudak okuması gibi problemleri çözmek daha kolay olacaktır. Önerdiğimiz SIFT tabanlı yöntemin başarısını sentetik ve stereo kamera ile çekilmiş gerçek görüntüler üzerinde deneyip var olan diğer yöntemlerle karşılaştırmasını yaptık. In this paper a new stereo-based 3D head tracking technique, based on scale-invariant feature transform (SIFT) features is proposed. A 3D head tracker is very important preprocessing for many vision applications. The proposed method is robust to out of plane rotations and translations and also invariant to sudden changes in time varying illumination. We present experiments to test the accuracy of our SIFT based 3D tracker on sequences of synthetic and real stereo images