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Tracking Extended Objects in Noisy Point Clouds with Application in Telepresence Systems

Faion, Florian



Abstract (englisch): We discuss theory and application of extended object tracking. This task is challenging as sensor noise prevents a correct association of the measurements to their sources on the object, the shape itself might be unknown a priori, and due to occlusion effects, only parts of the object are visible at a given time. We propose an approach to track the parameters of arbitrary objects, which provides new solutions to the above challenges, and marks a significant advance to the state of the art.


Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR)
Publikationstyp Hochschulschrift
Jahr 2016
Sprache Englisch
Identifikator DOI: 10.5445/KSP/1000054248
ISBN: 978-3-7315-0517-4
ISSN: 1867-3813
URN: urn:nbn:de:0072-542489
KITopen ID: 1000054248
Verlag KIT Scientific Publishing, Karlsruhe
Umfang XV, 197 S.
Serie Karlsruhe Series on Intelligent Sensor-Actuator-Systems / Karlsruher Institut für Technologie, Intelligent Sensor-Actuator-Systems Laboratory ; 19
Abschlussart Dissertation
Fakultät Fakultät für Informatik (INFORMATIK)
Institut Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR)
Prüfungsdaten 18.12.2015
Referent/Betreuer Prof. U.D. Hanebeck
Schlagworte Tracking Bayesschätzer Microsoft Kinect Formschätzung Partial Likelihood Tracking Bayesian Estimation Microsoft Kinect Shape Fitting Partial Likelihood
Bestellung Die Veröffentlichung ist bei KIT Scientific Publishing erschienen.
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