Jahresbericht informatik 2009 - KIT – Fakultät für Informatik

Die Institute der Fakultät und ihre Forschungsvorhaben
AutoTiP: Rekonstruktion und Personentracking
(T. Feldmann, A. Wörner)
Innerhalb des Teilprojekts war das Hauptziel im Jahr 2009 die Bereitstellung von optimierten
Methoden für die 3D-Rekonstruktion und die Personennachverfolgung auf
Videobilddaten.
Ein Schwerpunkt im Jahr 2009 lag hierbei auf der Verbesserung der Verfahren zur dichten
3D-Volumenrekonstruktion von Menschen mit Hilfe von Multikamerasetups hinsichtlich
des Laufzeitverhaltens. Dadurch wird die Übertragbarkeit der eingesetzten Verfahren
auf den praktischen Alltagsbereich ermöglicht.
Für die Beschleunigung der Verfahren wurde untersucht, inwieweit sich die bereits
zuvor verwendeten bildbasierten Segmentierungsansätze durch Parallelisierung auf Multi-
Core-Prozessoren und der Ausnutzung der Rechenwerke von Grafikkarten beschleunigen
lassen. Hierzu wurde ein zuverlässiges, aber rechenintensives Verfahren zur Trennung von
Personen im Vordergrund und Hintergrund auf der Grafikkarte umgesetzt. Damit konnte
gezeigt werden, dass eine robuste, performante Vordergrund-/Hintergrundtrennung von
Personen in Kamerabildern mit einem Multikamerasystem mit vier Kameras auf einem
einzelnen, aktuellen Rechner (2,4GHz Intel QuadCore mit Geforce 8600GTS) in Echtzeit
möglich ist. Ziel der Verlagerung der Berechnung auf die Grafikkarte war zudem, die
Kapazitäten des Hauptprozessors für zusätzliche Berechnungen freizuhalten.
Der Hauptprozessor wurde dazu eingesetzt, aus den segmentierten Videoströmen dichte
3D-Voxelrekonstruktionen zu erzeugen. Der bisher im Projekt eingesetzte voxelbasierte
Ansatz wurde auch gerade deshalb weiter verfolgt, da er inhärent viele Möglichkeiten
zu Parallelisierung bietet. Der Trend zu immer mehr Kernen in aktuellen Hauptprozessoren
befördert Ansätze, bei denen - wie bei der Voxelrekonstruktion - große Teile der Daten
unabhängig voneinander berechnet werden können. Es konnte gezeigt werden, dass durch
die Ausnutzung paralleler Berechnungen auf dem Hauptprozessor auch die dichte
Volumenrekonstruktion in weicher Echtzeit möglich ist. Je nachdem, ob die dichten 3D-
Rekonstruktionen eingefärbt werden sollten oder nicht, konnten bei sinnvollen
Volumenauflösungen auf dem Rechner Datenraten zwischen circa 8-15 dichten 3D-
Rekonstruktionen pro Sekunde erreicht werden.
Anschließend wurde untersucht, in wieweit sich die rekonstruierten, dichten 3D-
Volumendaten für die Verfolgung menschlicher Bewegungen eignen. Zu diesem Zweck
wurde das ICP-basierte VooDoo-Tracking-Framework vom Lehrstuhl Prof. R. Dillmann
integriert, welches bisher hauptsächlich für die Verarbeitung von 2,5D- und 3D-Karten von
Lauflängenkameras eingesetzt wurde. Es konnte gezeigt werden, dass durch die Integration
des dichten, multi-kamerabasierten Rekonstruktionsansatzes und des Trackingframeworks
ein Tracking unter weichen Echtzeitbedingungen mit circa 15 Bildern pro Sekunde auf
normalen Videosequenzen von kalibrierten Multikamerasystemen durchgeführt werden
kann.
Ein weiterer Schwerpunkt im Jahr 2009 war die Verbesserung der dichten
Voxelrekonstruktion in zwei Aspekten.
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