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Erkennung menschlicher Aktivitäten durch Erfassung und Analyse von Bewegungstrajektorien

Back, Kristine

Abstract:
Das Verstehen menschlichen Verhaltens ist essenziell für intelligente technische Systeme in menschlichen Umgebungen. Diese Arbeit befasst sich mit der videobasierten Aktivitätsanalyse. Dazu werden zwei Methoden der Merkmalsextraktion untersucht: ein markerloses dreidimensionales Körpertracking mit einem evolutionären Algorithmus und ein modellfreies Tracking dynamischer Videomerkmale. Anschließend erfolgt eine Modellierung und Klassifikation von Aktivitäten auf Basis der gewonnenen Merkmale.

Abstract (englisch):
Understanding human behavior is crucial for intelligent technical systems in human environments. In this work, methods for human activity recognition based on video data are developed. Two approaches of feature extraction are pursued: a method of markerless articulated pose estimation using an evolutionary algorithm and a model-free feature tracking method. The resulting motion representations are then used for modeling and classifying different activities.

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Volltext §
DOI: 10.5445/KSP/1000091818
Veröffentlicht am 08.08.2019
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Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Industrielle Informationstechnik (IIIT)
Publikationstyp Hochschulschrift
Jahr 2019
Sprache Deutsch
Identifikator ISBN: 978-3-7315-0909-7
ISSN: 2190-6629
urn:nbn:de:0072-918188
KITopen-ID: 1000091818
Verlag KIT Scientific Publishing, Karlsruhe
Umfang IX, 212 S.
Serie Forschungsberichte aus der Industriellen Informationstechnik / Institut für Industrielle Informationstechnik (IIIT), Karlsruher Institut für Technologie ; 20
Abschlussart Dissertation
Fakultät Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik (ETIT)
Institut Institut für Industrielle Informationstechnik (IIIT)
Prüfungsdatum 27.11.2018
Referent/Betreuer Prof. F. Puente León
Schlagworte Bildverarbeitung, Maschinelles Lernen, Körpertracking, Aktivitätserkennung, Image Processing, Machine Learning, Pose Estimation, Human Activity Recognition
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