Evolutionäre Algorithmen für die zielgerichtete Optimierung pdfsubject

5.4. Optimierung mit Zeitconstraint 63
1000 gesetzt und drei Meanshift-Iterationen verwendet. Die Entwicklung des mittleren
Fehlers ist in der unteren Grafik dargestellt:
Parameter
Mittelwert
300
280
260
Sigma Edge 1,56 ± 0,44
240
Sigma Ridge 1,78 ± 0,28
220
Sigma Mean 362,43 ± 64,62
200
Sigma Plateau 101,71 ± 18,54
Sigma Skin 2,77 ± 0,61
180
Edge Import. 6,16 ± 1,38
160
Ridge Import. 5,57 ± 1,57
140
Mean Import. 5,33 ± 0,91
Skin Import. 5,04 ± 1,24
120
10 20 30 40 50 60
Fehler [mm]
Generation
Beste Konfiguration in Generation 46
Mittlerer Fehler: 177,10 mm
Die Population konvergiert hier langsamer gegen eine Lösung als bei der Verwendung
nur einer Bildsequenz. Der beste mittlere Fehler von 177,10 mm ist wenig
aussagekräftig, da er die unterschiedlichen Schwierigkeitsgrade der Streams nicht
adäquat wiedergibt. Aus diesem Grund wurden die drei Streams zusätzlich mit
der obigen gemittelten Parameterkonfiguration aus den Individuen der 46. Generation
einzeln evaluiert. Die Resultate sind in Tabelle 5.2 zusammengefasst.
Stream Fehler [mm]
01 94,43 ± 14,22
02 193,83 ± 32,41
03 200,48 ± 123,18
Tabelle 5.2: Evaluierung der optimierten Parameterkonfiguration aus der Optimierung mit
drei Bildsequenzen. Für jeden Stream wurde die Konfiguration 30 Mal ausgewertet.
5.4 Optimierung mit Zeitconstraint
Das zeitliche Fitnesskriterium kommt in diesem Abschnitt zur Anwendung. Dazu
wird die qualitätsoptimierte Parameterkonfiguration aus dem vorherigen Abschnitt
5.3.2 als Grundlage verwendet und nur diejenigen Parameter mit dem
Zeitkriterium optimiert, die die Laufzeit des Body-Tracking-Systems beeinflussen.
Zu diesen Parametern werden die Anzahl der Partikel, die Anzahl der Meanshift-
Iterationen und der Kernelskalierungsfaktor gezählt. Letzteres beeinflusst nur indirekt
die Zeit für eine Posturschätzung, da dieser Parameter in dem Meanshift-
Algorithmus sehr hoch mit der Anzahl der Meanshift-Iterationen korreliert ist.
Das zeitliche Fitnesskriterium aus Gleichung 3.9 in Abschnitt 3.2.3 ist durch den
Gewichtungsfaktor α mit dem Gütekriterium verknüpft. Vor der zeitlichen Optimierung
wurde der Wert für den Gewichtungsfaktor mit α = 0,7 experimentell
durch eine eindimensionale Abtastung mit der Partikelanzahl bestimmt. Das
heißt, dass das Zeitkriterium nur einen Anteil von 30% an der zeitlichen Optimierung
hat.