Kinect Calibration and Data Optimization For Anthropometric Parameters

要約

最近では、いくつかの 3D ビジョン システムの開発を通じて、医療および生体認証の分野でさまざまなアプリケーションに広く使用されています。
Microsoft kinect センサーは、3D ビジョン システムの中で最も多く使用されているカメラです。
Microsoft kinect センサーは、シーンの深度画像と人間の関節の 3D 座標を取得できます。
したがって、人体計測上の特徴を簡単に抽出できます。
Kinect センサーからキャプチャした人体計測機能と 3D 関節座標の生データが不安定です。
その最大の理由は、個人の関節間の距離とKinectセンサーの位置によってデータが異なることです。
したがって、Kinect のキャリブレーションやデータの最適化を行わずにこのデータを使用すると、十分かつ健全な結果が得られません。
この研究では、Kinect センサーを校正し、スケルトンの特徴を最適化するための新しい方法を提案しました。
結果は、提案された方法が非常に効果的であり、より一般的なシナリオでさらに研究する価値があることを示しています。

要約(オリジナル)

Recently, through development of several 3d vision systems, widely used in various applications, medical and biometric fields. Microsoft kinect sensor have been most of used camera among 3d vision systems. Microsoft kinect sensor can obtain depth images of a scene and 3d coordinates of human joints. Thus, anthropometric features can extractable easily. Anthropometric feature and 3d joint coordinate raw datas which captured from kinect sensor is unstable. The strongest reason for this, datas vary by distance between joints of individual and location of kinect sensor. Consequently, usage of this datas without kinect calibration and data optimization does not result in sufficient and healthy. In this study, proposed a novel method to calibrating kinect sensor and optimizing skeleton features. Results indicate that the proposed method is quite effective and worthy of further study in more general scenarios.

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