Systementwicklungsprojekt
| Thema: |
Lernen statistischer Erscheinungsparameter für ein anthropometrisches 3D Menschmodell anhand von Trainingsdaten |
| Bearbeiter: | Frederik Fischer |
| Betreuung: | Jan Bandouch |
| Themensteller: | Prof. Michael Beetz, PhD |
Beschreibung:
Im Projekt MeMoMan wird in Zusammenarbeit mit dem Lehrstuhl für Ergonomie des Maschinenwesens der TUM ein System zur automatisierten genauen 3D Bewegungsbestimmung von Menschen entwickelt. Dazu wird das in der Industrie weitverbreitete Menschmodell RAMSIS verwendet. Über eine manuelle Anthropometrieanpassung kann dieses Modell an beliebige Körpermaße angepasst werden, so dass ein präzises Modell der zu verfolgenden Versuchsperson zur Verfügung steht. Einzelne Haltungen/Bewegungen des Modells sind über die 3D Lage im Raum sowie die Winkelstellungen von insgesamt 28 Gelenkpunkten (65 Freiheitsgrade) parametrisierbar.
|
Aufgabenstellung:
Bisherige Arbeiten haben sich mit der Bewegungsverfolgung von Personen in Videobildern beschäftigt. Dazu ist zunächst eine Anthropometrieanpassung notwendig, d.h. das Modell muss an Körpergröße und Umfang der zu verfolgenden Person angepasst werden. Die Anzahl der dabei zu setzenden Parameter ist leider sehr gross, da das äußere Modell aus einzelnen Scheiben zusammengesetzt sind, für die jeweils bis zu 3 anthropometrische Längenparameter bestimmt werden müssen.
In dieser Arbeit soll versucht werden, die Anthropometrieanpassung durch eine Parameterreduktion zu vereinfachen. Hierzu soll eine statistische Hauptkomponentenanalyse (PCA) auf Daten einer Trainingsmenge mit ca. 150 unterschiedlichen Anthropometrien durchgeführt werden. Durch diese Transformation soll der Parameterraum auf einige wenige relevante Parameter reduziert werden, was sowohl eine manuelle als auch eine automatische Anpassung des Menschmodells durch Optimierungsverfahren sehr vereinfachen würde.
Die ermittelten neuen Parameter sollen in eine graphische Benutzeroberfläche zur einfachen Manipulation der äußeren Erscheinung des Menschmodells eingebaut werden.
Zur Erweiterung des SEPs kann noch ein Vergleich der Güte der ermittelten Parameter mit manuell bestimmten Erscheinungsparametern von Experten auf dem Gebiet der Ergonomie verglichen werden.
Erforderliche Fähigkeiten:
- Zielgerichtetes, eigenverantwortliches Arbeiten
- Motivation und Fähigkeit, sich in neue Bereiche einzuarbeiten
- gute Kenntnisse in OOP (vorzugsweise C++)
- Grundkenntnisse in der GUI Programmierung (vorzugsweise Qt)

















