GET-Forschungsseminar Abstracts
Biologisch inspirierte Objektverfolgung für Künstliche Sehsysteme
Konstantin Werkner , GET Lab
Vortrag: Mi. 17.10.2012, 16:30, Raum P 1.4.17
Zusammenfassung:
Die Ressourcen eines autonomen mobilen Roboters sind stark eingeschränkt, die großen Mengen an Sensordaten müssen schnell und effizient verarbeitet werden. Hierzu kann eine aufgabenbezogene Filterung der Daten im Voraus durchgeführt werden. Diverse psychologische und psychophysische Studien haben gezeigt, dass Primaten ein effizientes Verfahren zum Setzen des Fokus der Aufmerksamkeit entwickelt haben. Darauf basierend wurden künstliche Aufmerksamkeitsmodelle entwickelt. Unter anderem müssen Objekte in Bewegung beachtet werden, um diesen zum Beispiel auszuweichen oder sie zu verfolgen. Im Rahmen dieser Arbeit wird ein aktuelles Verfahren optimiert und die Verarbeitungszeit verkürzt, damit es mit einer Pan-Tilt-Zoom Kamera verbunden werden kann. Zur initialen Erkennung der Bewegung wird ein bottom-up Verfahren vorgestellt, welches Vorlagen für ein top-down System oder einen TLD Tracker liefert. Mit den Ergebnissen des Trackers kann ein bewegtes Objekt verfolgt werden. Die Regelung der Kamerabewegung orientiert sich an dem Prinzip der langsamen Augenfolgebewegungen.