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Sensor Fusion-Based Learning for the Improvement of Person Segmentation by Means of a Low-Resolution Thermal Infrared Array Sensor

Deckers, Niklas und Yildirim, Mehmet und Reulke, Ralf (2017) Sensor Fusion-Based Learning for the Improvement of Person Segmentation by Means of a Low-Resolution Thermal Infrared Array Sensor. ACM New York, NY, USA. International Conference on Computer Graphics and Digital Image Processing, 2017-07-02 - 2017-07-04, Prague. doi: 10.1145/3110224.3110237. ISBN 978-1-4503-5236-9.

[img] PDF - Nur DLR-intern zugänglich
1MB

Offizielle URL: http://dx.doi.org/10.1145/3110224.3110237

Kurzfassung

Low-resolution thermal infrared array sensors can be used to detect human bodies and motion. Segmentation and deriving features from the segmented shape using such devices remains challenging. For improving and testing segmentation results, a sensor fusion approach using a Kinect sensor can be used to automatically receive ground-truth data. After performing a spatial calibration, experiments were performed to receive data for training and testing. A measure of difference to the ground-truth data is defined as error rate. Probability functions can be derived to determine whether a human is present, appearing or disappearing at a specific pixel. Optimization using Gaussian blur results in shapes ready for segmentation. A machine learning approach that uses conditional random fields on the ground-truth data generated by sensor fusion can be trained to reconstruct the ground-truth data. Testing different models showed that a spatial model that consists of a 4-connected neighborhood achieves better results than a temporal-spatial model.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/114179/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Sensor Fusion-Based Learning for the Improvement of Person Segmentation by Means of a Low-Resolution Thermal Infrared Array Sensor
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Deckers, Niklasniklas.deckers (at) hu-berlin.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Yildirim, MehmetHU-BerlinNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Reulke, RalfRalf.Reulke (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2017
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
DOI:10.1145/3110224.3110237
Verlag:ACM New York, NY, USA
ISBN:978-1-4503-5236-9
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Image and video acquisition, Camera calibration, Video segmentation
Veranstaltungstitel:International Conference on Computer Graphics and Digital Image Processing
Veranstaltungsort:Prague
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:2 Juli 2017
Veranstaltungsende:4 Juli 2017
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Erdbeobachtung
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R EO - Erdbeobachtung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Vorhaben Optische Sensorik - Theorie, Kalibration, Verifikation (alt)
Standort: Berlin-Adlershof
Institute & Einrichtungen:Institut für Optische Sensorsysteme
Hinterlegt von: Reulke, Prof. Dr. Ralf
Hinterlegt am:21 Sep 2017 13:19
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:18

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