Personendetektion unter Verwendung von Tiefendaten

Die Personendetektion spielt eine wichtige Rolle in der Interaktion zwischen Mensch und Maschine. Immer mehr Roboter werden in menschlichen Umgebungen eingesetzt und sollen auf das Verhalten von Personen reagieren. Um das zu ermoglichen, muss ein Roboter zunachst in der Lage sein, die Person als solche zu erkennen. Diese Arbeit stellt ein System zur Detektion von Personen und ihrer Hande mittels einer RGBD-Kamera vor. Um eine Person zu erkennen werden zu Beginn modellbasierte Hypothesen uber mogliche Personenpositionen aufgestellt. Anhand des Kopfes und Oberkorpers werden neu entwickelte Merkmale extrahiert, welche auf dem Relief und der Breite von Kopf und Schultern einer Person basieren. Durch die Klassifikation der Merkmale mit Hilfe einer Support Vector Machine (SVM) werden die Hypothesen uberpruft und somit gultige Personenpositionen ermittelt. Dabei werden sowohl stehende, wie auch sitzende Personen anhand ihres sichtbaren Oberkorpers in verschiedenen Posen detektiert. Daruber hinaus wird ermittelt, ob die Person dem Sensor zugewandt oder abgewandt ist. Bei einer zugewandten Person werden zusatzlich, mit Hilfe der Farbinformation und der Entfernung zwischen Hand und Korper, die Positionen der Hande der Person bestimmt. Diese Information kann dann im nachsten Schritt zur Gestenerkennung genutzt werden.