pimiПриборы и методы измеренийDevices and Methods of Measurements2220-95062414-0473BNTU10.21122/2220-9506-2016-7-3-78-83pimi-274Research ArticleМетоды измерений, контроля, диагностикиMethods of measurements, monitoring, diagnosticsИЗМЕРЕНИЯ АНТРОПОМЕТРИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ НА ОСНОВЕ ТЕХНОЛОГИИ ВИЗУАЛИЗАЦИИ ДВИЖЕНИЯANTHROPOMETRIC MEASUREMENT BASED ON STRUCTURE FROM MOTION IMAGING TECHNIQUEПаськоС.PaśkoS.

Институт микромеханики и фотоники 

Адрес для переписки: Paśko S. – Institute of Micromechanics and Photonics, Warsaw University of Technology, St. A. Boboli str., 8, 02-525, Warsaw, Poland  e-mail: s.pasko@mchtr.pw.edu.pl

Institute of Micromechanics and Photonics

s.pasko@mchtr.pw.edu.plСутковскийМ.SutkowskiM.

Институт микроэлектроники и оптоэлектроники

Institute of Microelectronics and Optoelectronics 

Address for correspondence: Paśko S. – Institute of Micromechanics and Photonics, Warsaw University of Technology, St. A. Boboli str., 8, 02-525, Warsaw, Poland e-mail: s.pasko@mchtr.pw.edu.pl

Варшавский политехнический университетПольшаWarsaw University of TechnologyPoland20160712201673305311Copyright © Пасько С., Сутковский М., 20162016Пасько С., Сутковский М.Paśko S., Sutkowski M.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://pimi.bntu.by/jour/article/view/274

Целью данной работы являлась оценка ограничений, связанных с фактическим разрешением изображений, выполненных в процессе реконструкции объекта с использованием технологии визуализации движения в измерение антропометрических параметров. Это необходимо в целях определения параметров аппаратуры, служащей для того же применения. Посредством цифровой камеры профессионального класса с высоким разрешением была выполнена серия из 42 изображений образца статического объекта. Объект находился в одной и той же точке пространства в устойчивом положении и освещался рассеянным излучением, создаваемым стандартными источниками света со стабильными характеристиками. С использованием программного обеспечения VisualSFM была получена совокупность геометрических отсчетов – «виртуальное облако точек», представляющих собой точки, воспроизводимые на исследуемом объекте. В процессе исследований разрешение изображений изменялось, что позволило выявить отклонения выбранных антропометрических параметров и выполнить их анализ. В условиях проведенного эксперимента уменьшение разрешения входных изображений до уровня 80 % (или больше) от первоначального значения оказывает существенное влияние на результаты измерений выбранных антропометрических параметров. Технология визуализации движения (SfM) может быть использована для антропометрических измерительных систем, когда входные изображения выполняются с высоким разрешением (более десятка миллионов пикселей). Представленный метод измерения для антропометрии характеризуется простотой использования, не требуется какой-либо калибровки перед измерениями или специализированной аппаратуры. Благодаря этому, может быть принят на практике в любых условиях и управляется неквалифицированным оператором. 

The aim of this work was to estimate limitations related of the actual resolution of images taken into the object reconstruction procedure (using Structure from Motion method) applied for anthropometric measurements. This is necessary to define technical parameters of equipment used for this application. A series of 42 images of the sample static object were taken with use of high resolution camera. The object was in a stable position, properly illuminated with stable, diffused light sources. With use of VisualSFM software a virtual cloud of points representing real points of examined object was calculated. During tests a resolution of input images were changed then the calculation time and influence of the number of points in the cloud onto deviation of selected anthropometric parameters were analyzed. In conditions of the performed experiment decreasing of the resolution of input images to the level of 80 % of initial value (or lower) has significant influence onto results of the measurements of selected anthropometric parameters. Structure from Motion (SfM) technique can be adopted for anthropometric measurement systems when the input images are taken with high resolution imaging device (over a dozen of million pixels). Presented measurement method for anthropometry is characterized by ease of use, do not need any calibration before measurements or specialized equipment. Thank to this can be adopted in practice in any conditions and operated by unskilled operator. 

технология визуализации движения (SfM)антропометрияstructure from motionanthropometryReferencesXu B., Yu W., Yao M., Reese Pepper M., Freeland-Graves J. H. Three-dimensional surface imaging system for assessing human obesity. Opt. Eng., 2009, October, vol. 48? no. 10, nihpa156427. doi: 10.1117/1.3250191Xu B., Yu W., Yao M., Reese Pepper M., Freeland-Graves J. H. Three-dimensional surface imaging system for assessing human obesity. Opt. Eng., 2009, October, vol. 48? no. 10, nihpa156427. doi: 10.1117/1.3250191Stancic I., Supuk T., Cecic M. Computer vision system for human anthropometric parameters estimation. WSEAS TRANSACTIONS on SYSTEMS, 2009, iss. 3, vol. 8, pp. 430–439.Stancic I., Supuk T., Cecic M. Computer vision system for human anthropometric parameters estimation. WSEAS TRANSACTIONS on SYSTEMS, 2009, iss. 3, vol.  8, pp. 430–439.Enciso R., Shaw A., Neumann U., Mah J. 3D head anthropometric analysis. Proc. SPIE 5029. Medical Imaging 2003: Visualization, Image-Guided Procedures and Display, 590. doi: 10.1117/12.479752Enciso R., Shaw A., Neumann U., Mah J. 3D head anthropometric analysis. Proc. SPIE 5029. Medical Imaging 2003: Visualization, Image-Guided Procedures and Display, 590. doi: 10.1117/12.479752Davis J.P., Valantine T., Davis R.E. Computer assisted photo-anthropometric analyses of full-face and profile facial images. Forensic Sci Int. 2010 Jul 15, vol. 300, no. 1–3, pp. 165–176. doi: 10.1016/j.forsciint.2010.04.012Davis J.P., Valantine T., Davis R.E. Computer assisted photo-anthropometric analyses of full-face and profile facial images. Forensic Sci Int. 2010 Jul 15, vol. 300, no. 1–3, pp. 165–176. doi: 10.1016/j.forsciint.2010.04.012Smeets D., Claes P., Vandermeulenb D., Clementa J. G. Objective 3D face recognition: Evolution, approaches and challenges. Forensic Sci Int., 2010 Sep 10; vol. 201, no. 1- 3, pp. 125–132. doi: 10.1016/j.forsciint.2010.03.023Smeets D., Claes P., Vandermeulenb D., Clementa J. G. Objective 3D face recognition: Evolution, approaches and challenges. Forensic Sci Int., 2010 Sep 10; vol. 201, no. 1- 3, pp. 125–132. doi: 10.1016/j.forsciint.2010.03.023Fitzgibbon A.W., Zisserman A. Automatic camera recovery for closed or open image sequences. Computer Vision – ECCV’98, vol. 1406 of the series Lecture Notes in Computer Science, pp. 311–326. doi: 10.1007/BFb0055675Fitzgibbon A.W., Zisserman A. Automatic camera recovery for closed or open image sequences. Computer Vision – ECCV’98, vol. 1406 of the series Lecture Notes in Computer Science, pp. 311–326. doi: 10.1007/BFb0055675Muhamad S., Hebert M. Iterative projective reconstruction from multiple views. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR ‘00). 2000, june, vol. 2, pp. 430–437.Muhamad S., Hebert M. Iterative projective reconstruction from multiple views. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR ‘00). 2000, june, vol. 2, pp. 430–437.Faugeras O., Luong Q.T., Papadopoulo T. The geometry of multiple images, The MIT Press, 2001.Faugeras O., Luong Q.T., Papadopoulo T. The geometry of multiple images, The MIT Press, 2001.Liu L., Stamos I., Yu G., Wolberg G., Zokai S. Multiview geometry for texture mapping 2D images onto 3D range data. Proc. Computer Vision and Pattern Recognition. 2006, IEEE Computer Society Conference, 2006, vol. 2, pp. 2293–2300. doi: 10.1109/CVPR.2006.204Liu L., Stamos I., Yu G., Wolberg G., Zokai S. Multiview geometry for texture mapping 2D images onto 3D range data. Proc. Computer Vision and Pattern Recognition. 2006, IEEE Computer Society Conference, 2006, vol. 2, pp. 2293–2300. doi: 10.1109/CVPR.2006.204Wu Ch. Towards Linear-time Incremental Structure From Motion. Proceedings of the 2013. International Conference on 3D Vision. IEEE Computer Society Washington, DC, pp. 127–134. doi: 10.1109/3DV.2013.25Wu Ch. Towards Linear-time Incremental Structure From Motion. Proceedings of the 2013. International Conference on 3D Vision. IEEE Computer Society Washington, DC, pp. 127–134. doi: 10.1109/3DV.2013.25Wu Ch. VisualSFM: A Visual Structure from Motion System [Website of Synkera Technologies, Inc.]. Available at: http://ccwu.me/vsfm/ (accessed 31.10.2016).Wu Ch. VisualSFM: A Visual Structure from Motion System [Website of Synkera Technologies, Inc.]. Available at: http://ccwu.me/vsfm/ (accessed 31.10.2016).[Website of Synkera Technologies, Inc.]. Available at: https://commons.wikimedia.org/wiki/ File:Sfm1.jpg (accessed 20.02.2016).[Website of Synkera Technologies, Inc.]. Available at: https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Sfm1.jpg (accessed 20.02.2016).

The authors declare that there are no conflicts of interest present.