Baptizo: a sensor fusion based model for tracking the identity of human poses - Bazo, Rodrigo (Universidade do Vale do Rio dos Sinos, 2019)
Os recentes avanços no poder computacional de dispositivos permitem a utilização de novos métodos para a estimativa de poses humanas. Tais técnicas são relevantes para diversos setores da indústria, como segurança e entretenimento. Além disso, poses humanas são um input valioso para análise comportamental e reconhecimento de atividades. Reconhecedores de partes de corpo humana, utilizados em estimativas de pose humana, possuem precisão milimétrica devido aos equipamentos de estado da arte de visão computacional. Porém, estes equipamentos possuem limitações como a oclusão, que dificulta a identificação de pessoas. Tais problemas são nativos aos dispositivos de visão computacional devido a sua natureza, e somente podem ser superados utilizando heuristicas ou aumentando o numero de câmeras, o que não é sempre viável. Por outro lado, sistemas de rastreamento baseados em radiofrequência não sofrem com oclusão ou problemas como perda de identidade, e também alcançam altos níveis de precisão mesmo não sendo tão precisos quanto métodos de visão computacional. Sistemas de rastreamento baseados em radiofrequência e estimativas de pose humanas podem se complementar de diversas maneirars. Por exemplo, o primeiro pode ajudar na identificação de poses estimadas, e as poses podem ser utilizadas para mitigar os erros obtidos. Desta maneira, a combinação de ambas as tecnologias oferecem um resultado de rastreamento de poses com precisão superior. Esta dissertação propõem um sistema que gera poses identificadas, baseado na fusão de identificadores de radiofrequência com poses obtidas através de técnicas de visão computacional. Além disso, uma técnica para redução de erro na estimativa da posição dos dispositivos de radiofrequência utilizando poses estimadas é proposta. Experimentos demonstram a viabilidade da fusão de ambos tipos de dados. Além disso, reduções de erros de até 46% utilizando a estratégia de redução de erro proposta são observados. Tanto em experimentos conduzidos em um laboratório de experimentação quanto em uma sala cirúrgica real.
Keywords: Sensor Fusion; Tracking; Radio Frequency; Computer Vision; Human Pose Estimation; Sensor Fusion; Rastreamento; Radiofrequência; Visão Computacional; Estimativa de Pose Humana; ACCNPQ::Ciências Exatas e da Terra::Ciência da Computação