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Multi-Kamera Netzwerk für markerloses Motion Capturing

 
: Koch, Markus
: Graf, Holger

Wiesbaden, 2011, 96 pp.
Wiesbaden, Hochschule, Master Thesis, 2011
German
Master Thesis
Fraunhofer IGD ()
3D image processing; 3D model reconstruction; Camera based system; client-server architecture; computer vision; markerless tracking

Abstract
Diese Masterarbeit beschäftigt sich mit der Frage, inwieweit sich eine Kameraakquisition für markerloses Motion Capturing in einem Netzwerk mehrerer Rechner verteilen lässt, ohne den eigentliche Prozess der Rekonstruktion zu beeinträchtigen. Hierfür werden vorhandene Algorithmen untersucht und auf eine Client-Server-Architektur verteilt, um so eine ideale Lastverteilung der einzelnen Prozesse zwischen den beteiligten Rechnern zu erzielen. Abschließend wird die Geschwindigkeit der Implementierung untersucht und auf verschiedenen Systemen getestet.
Die Schwierigkeit bei einem verteilten System ist einerseits die Synchronisierung aller Komponenten und andererseits die Diskrepanz aus auftretender Datenmenge und im Netzwerk verfügbarer Bandbreite.
Zur Synchronisierung wurden Routinen implementiert, die ausschließlich vom Server angestoßen werden können und eine Bestätigung von den Clients erwartet. Dadurch werden sämtliche Clients auf die Geschwindigkeit der schwächsten Komponente gezwungen. Die ebenfalls vom Server ausgehende Triggerung aller Kameras ermöglicht ein synchrones Auslösen. Anhand einer Analyse der auftretenden Bildinformationen wurde zur Datenratenreduktion eine Lauflängenkodierung implementiert, die sowohl einfach umzusetzen als auch schnell in ihrer Berechnung ist. Daraus resultiert eine Trennung der einzelnen Bestandteile mit der Umsetzung von Bayerfilter, Silhouetten-Extraktion, Texturierung und Kodierung auf Seiten der Clients und Dekodierung, Bayerfilter der Texturen und Berechnung der visuellen Hülle auf dem Server. Sämtliche Leistungsanpassungen wurden auf selbst im Konsumentenbereich einfachster Hardware durchgeführt und an die verfügbaren Rechner angepasst. Die Funktionsfähigkeit dieser Umsetzung wurde mit vier Kameras an zwei Clients und acht Kameras an vier Clients getestet und erreichte hierbei eine Geschwindigkeit von durchschnittlich 18 Bildern pro Sekunde.

: http://publica.fraunhofer.de/documents/N-163108.html