Personenerkennung, Wiedererkennung und Posenschätzung in Videos

• Antragsteller: Professor Dr. Jürgen Gall
• Fachliche Zuordnung: Bild- und Sprachverarbeitung, Computergraphik und Visualisierung, Human Computer Interaction, Ubiquitous und Wearable Computing
• Förderung: Förderung von 2019 bis 2023
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 410904267

Für viele Anwendungen wie Robotik, autonomes Fahren oder intelligente Fabriken müssen Maschinen Personen in ihrer Umgebungwahrnehmen. Dafür müssen sie die Positionen und Posen der anwesenden Personen kennen und kontinuierlich verfolgen. Obwohl die drei Themengebiete Personenerkennung, Wiedererkennung und Posenschätzung stark korrelieren, wurden sie bisher unabhängig voneinander erforscht. Zum Beispiel beeinflusst die Lokalisierungsgenauigkeit der Personenerkennung die Wiedererkennungsgenauigkeit. Diese ist notwendig, wenn die Person über einen längeren Zeitraum verdeckt war oder wieder im Sichtfeld der Maschine erscheint, nachdem die Person sich von der Maschine entfernt hat. Während Ansätze zur Personerkennung Schwierigkeiten mit Teilverdeckungen haben, können sichtbare Gelenke mittels Posenschätzung erkannt werden. Ziel des Projektes ist es somit zu untersuchen, wie die drei Fragestellungen gemeinsam in einem einheitlichen Ansatz gelöst werden können, um eine bessere Genauigkeit für alle drei Probleme zu erreichen.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Internationaler Bezug: China
• Partnerorganisation: National Natural Science Foundation of China
• Kooperationspartnerin: Professorin Dr. Shanshan Zhang