ИЗМЕРЕНИЯ АНТРОПОМЕТРИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ НА ОСНОВЕ ТЕХНОЛОГИИ ВИЗУАЛИЗАЦИИ ДВИЖЕНИЯ
https://doi.org/10.21122/2220-9506-2016-7-3-78-83
Аннотация
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.
Об авторах
С. Пасько
Варшавский политехнический университет
Польша
Польша
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
М. Сутковский
Варшавский политехнический университет
Польша
Институт микроэлектроники и оптоэлектроники
Польша
Институт микроэлектроники и оптоэлектроники
Список литературы
1. Xu 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: 10.1117/1.3250191
2. 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.
3. 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: 10.1117/12.479752
4. Davis 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.2010.04.012
5. Smeets 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.2010.03.023
6. Fitzgibbon 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/BFb0055675
7. 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.
8. Faugeras O., Luong Q.T., Papadopoulo T. The geometry of multiple images, The MIT Press, 2001.
9. 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.2006.204
10. Wu 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.2013.25
11. Wu Ch. VisualSFM: A Visual Structure from Motion System [Website of Synkera Technologies, Inc.]. Available at: http://ccwu.me/vsfm/ (accessed 31.10.2016).
12. [Website of Synkera Technologies, Inc.]. Available at: https://commons.wikimedia.org/wiki/ File:Sfm1.jpg (accessed 20.02.2016).
Рецензия
Для цитирования:
Пасько С., Сутковский М. ИЗМЕРЕНИЯ АНТРОПОМЕТРИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ НА ОСНОВЕ ТЕХНОЛОГИИ ВИЗУАЛИЗАЦИИ ДВИЖЕНИЯ. Приборы и методы измерений. 2016;7(3):305-311. https://doi.org/10.21122/2220-9506-2016-7-3-78-83
For citation:
Paśko S., Sutkowski M. ANTHROPOMETRIC MEASUREMENT BASED ON STRUCTURE FROM MOTION IMAGING TECHNIQUE. Devices and Methods of Measurements. 2016;7(3):305-311. https://doi.org/10.21122/2220-9506-2016-7-3-78-83
Просмотров:
1258
Послать статью по эл. почте 