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Proyecto Danzante. Esquema general de la aplicación. JCISER (incluido en Danzante)

 

Vamos a exponer el esquema descrito en en nuestro artículo de cabecera,  Improved Skeleton Tracking by Duplex Kinects: A Practical Approach for Real-Time Applications, dejando claros las etapas, y para cada una, cuáles son los datos y las incógnitas a estimar. Y decimos bien estimar, porque no hay aquí una verdad de esqueletos, más o menos aproximadas en este método o en otro, sino un modelo o imagen verosímil de él.

 

El esqueleto es modelizado como un sistema articulado, es decir, un grafo o conjunto de puntos unidos algunos entre sí, siendo estas uniones o ramas de longitud invariable.

 

1- Inicialización o calibración. Previa, en tiempo real o diferido.

 

    Datos:

1. Un conjunto estadísticamente grande de parejas, llamado moción doble, de esqueletos provinentes de dos cámaras Kinect con ejes aproximadamente perpendiculares.

    Incógnitas

1. Matriz R y vector t que llevan óptimamente todo los puntos q del espacio de una cámara (incluido el esqueleto) al de la otra.

 mediante q' = Rq + t.   R y t caracterizan la posición relativa de ambas cámaras.  

2. Posiciones de la moción promedio de ambas mociones, la original y la rotada hacia ella.

3. Longitudes de los huesos (ramas) L_ij  promedio de este esqueleto promediado.

    Criterio de optimización

1. Minimizar la función J_R =  Σ_i || R(q_i - c_q ) + t - (p_i - c_p ) || ²   mediante δJ / δR = 0, es decir, vamos variando la matriz R de modo que disminuya continuamente J hasta que se haga menor que una cota arbitraria.

1- Optimización. En tiempo real .

 

    Datos:

1. Una pareja de esqueletos provinentes de las dos cámaras en igual posición relativa

2. La matriz R obtenida en la calibración.

3. Las longitudes de huesos

4. las posiciones de ya optimizada en la pareja anterior.

    Incógnitas

1. Las posiciones de las articulaciones o nudos de un esqueleto promedio de la pareja.

    Criterio de optimización

1. Minimizar la función  J₀ ({ p_i^*})  =  Σ_{i ε Sa}   w_i^A|| p_i^* -  p_i || ² + w_i^B|| p_i^*  -  (Rq_i + t ) || ²   con la condición

                                                          Σ_{i,j ε Sa}   ( || p_i^* -  p_j ||   - L_i,j ) ² = 0

Veamos aquí el desarrollo del criterio este criterio en detalle:

 

Proyecto Danzante. Esquema general de la aplicación. Optimización. Algoritmo.JCISER bis.htm

 

Proyecto Danzante. Optimizacion II.Desglose de operaciones.JCISER.htm

 

Como comentarios generales para aclarar los conceptos y los procedimientos prácticos recordamos:

Veamos aquí Optimización. Algoritmo.

 

 

 

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Vuelta al Principio    Última actualización: jueves, 06 de octubre de 2016    Visitantes: