FenixEdu™

Dissertação

{en= Articulated three-dimensional human modelling from motion capture systems} {} EVALUATED

Detalhes: {pt=Modelos do Corpo Humano e a sua análise são utilizados em diversas áreas de aplicação, que vão da medicina à vigilância e segurança. Nesta tese, focamo nos na criação automática de modelos biomecânicos para aplicações clínicas e no desporto. Os mais modernos sistemas de captura de movimento são capazes de medir as coordenadas 3D de marcadores reflectores, colocados sobre a pele, com precisão considerada suficiente. Os actuais desafios que a análise da marcha enfrenta são a reprodutibilidade dos resultados, a criação de modelos personalizados, e a compensação dos artefactos causados pelos tecidos moles. Desenvolvimentos recentes nas abordagens de structure from motion permitiram a extracção de estruturas rígidas articuladas com base em sequências de imagens 2D do seu movimento. Nesta tese, apresentamos um método automático para extrair os parâmetros das juntas mecânicas, que modelam as articulações humanas, a partir do das trajectórias 3D devolvidas pelos sistemas de captura de movimento. Descrevemos ainda uma nova abordagem que estima com maior precisão a componente rígida de um corpo não rígido, lidando ainda com a oclusão de alguns marcadores. Para lidar com os artefactos causados pelos tecidos moles, é proposto um novo modelo quadrático para corpos deformáveis, definido como uma extensão dos modelos de corpo rígido existentes. Os parâmetros deste modelo são estimados com base em técnicas de optimização não-lineares. Finalmente, a performance dos algoritmos é avaliada com base em dados sintéticos, e os resultados comparados aos valores reais dos parâmetros. Apresentamos também uma análise qualitativa dos algoritmos com base em dados reais. , en=Human body models and their analysis are nowadays used in a wide range of applications, spanning from medicine to security and surveillance. In this thesis, we focus on the automatic creation of biomechanical human models for clinical and sports applications. State of the art motion capture systems are able to measure the 3D coordinates of reflective markers placed above the skin with sufficient accuracy. The main issues clinical gait analysis is currently facing are the repeatability of the measurements, the creation of subject-specific models, and the compensation for soft-tissue movement. Recent developments on structure from motion approaches have allowed the efficient recovery of articulated structures from a set of 2D images. In this thesis, we present a method to automatically recover joint parameters modelling the human articulations, from the 3D coordinates of a point cloud provided by motion capture systems. Additionally, we describe a novel approach capable of recovering a more accurate rigid body description of non-rigid bodies, and which is dealing as well with the problem of marker occlusions. In order To deal with soft-tissue artifacts, we propose a new quadratic model for deformable bodies, as a natural extension of the existing rigid body models. The parameters of this model are estimated using a non-linear optimization technique. Finally, we use synthetic data to assess the performance of the algorithms and compare the results with ground truth data. Qualitative analysis of real data sequences are also presented.}
Keywords: {pt=Análise da Marcha, Modelos do Corpo Humanos, Factorização, Modelação não-linear, Biomecânica, en=Gait analysis, Human body models, Factorization, Non-linear modelling, Biomechanics}

Discussão: outubro 17, 2008, 11:0