F. Le Jeune, R. Deriche, R.
Keriven, P. Fua
lejeune@cermics.enpc.fr Rachid.Deriche@sophia.inria.fr
keriven@cermics.enpc.fr pascal.fua@epfl.ch
Résumé
La position et la configuration d’une main en mouvement ne sont pas
faciles à retrouver pour un ordinateur équipé de caméras. Cela est en
partie dû au nombre élevé de degrés de liberté de cet objet ainsi que
de sa forme complexe. Nous avons basé notre méthode de suivi sur des
nuages de points en trois dimensions obtenus par stéréovision afin de
conserver l’information de profondeur. L’aspect complexe et organique
de la main a été modélisé par un squelette articulé habillé de
metaballs. Quant à la difficulté liée au grand nombre de degrés de
liberté, nous nous sommes efforcés de la réduire en rajoutant des
contraintes articulatoires. La recherche de la position correcte à
partir de la position précédente estimée repose sur la minimisation
d’une énergie basée sur la distance entre le modèle de la main et le
nuage de points en trois dimensions.
Abstract
The hand with its pose and gesture is not easy to track with cameras.
It is mostly because of a high number of degrees of freedom and a
complex shape. Our algorithm is based on three dimensional clouds of
points issued from stereovision in order to keep the depth information.
The complex and organic aspect of the hand is modeled by an articulated
skeleton on which metaballs are attached. We reduce the difficulty of
the problem by adding joint constraints to the model. The core of our
program is an energy-based minimization which fits the model at each
frame using the distance between the model and the clouds of points,
the result at the previous frame is chosen as an initial guess.