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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.
Weitere Informationen sowie gegebenenfalls Bestellmöglichkeiten finden Sie hier.
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