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Surf3D
- a real-time 3D pointing gesture recognition algorithm for natural human-robot interaction (HRI). The recognition errors in previous pointing gesture recognition algorithms are mainly caused by the low performance of the hands tracking module
Design-and-Real-ization
- 在优化粒子滤波跟踪框架下, 设计并实现了一个结合多种图像特征、在多摄像机环境下跟踪人体运动的三 维人体运动跟踪系统1 通过定义三维人体模型、摄像机模型以及观测似然模型, 得到跟踪所需目标函数, 并使用优化 粒子滤波算法进行求解1 实验结果表明, 该系统能够对人体运动进行准确的跟踪和三维重建, 可应用于体育运动分 析和动画制作等领域1-A v ideo-based 3D human body motion t racking system is developed under the
3D-Reconstruction
- 基于多幅图像序列的三维重建技术，以两幅图像的三维重建算法为基础，采用由运动 中恢复校准的结构方法，在已知摄像机参数的情况下，利用KLT特征点跟踪算法，实现了多 幅图像的三维重建，并利用集束调整优化了重建结果．-We presented a three dimensional reconstmction method based on image sequence of multiple images． Under the condition of the known camem pa
Face-tracking-plugin-for-Unity-3D-using-OpenCV---
- Face-tracking plugin for Unity 3D using OpenCV - CamShift - YouRepeat_files
Gait-Tracking-With-x-IMU-master
- 3d position tracking
099CCIT0394011-001
- 擴增實境技術是在真實視訊影像中加入虛擬物件，並透過追蹤與定位技術，可以與人們產生良好之互動效果。在視覺追蹤應用領域裡，可分為標記與無標記兩類應用。標記識別技術較為成熟，目前擴增實境開發平台以採用標記識別為主；至於無標記則侷限在特定方法之識別追蹤應用領域，例如樂高玩具利用包裝盒上之印刷圖片當作辨識物件。面對無標記擴增實境之應用日趨重要，且必須因應不同物件採用不同特徵之識別追蹤方法來達成無標記擴增實境之應用。而目前擴增實境平台並不提供模組化方式來替換識別追蹤方法，因此本文提出無標記擴增實境實驗平台，
NCS2011---146---autmented-reality
- 目前擴增實境技術相關應用大部分以使用標記為主，但各式應用需求與日俱增，無標記(markerless)擴增實境技術使用上更具彈性，不必受限於標記的使用，因此應用層面更廣。視覺追蹤技術是擴增實境系統重要底層核心技術之一，但使用視覺追蹤技術在實際應用上易受到追蹤物件本身及外觀變化之影響，因此本文提出適用於無標記擴增實境應用之物件追蹤方法，能有效追蹤各式真實物件。首先框選設定追蹤物件；接著擷取物件特徵值，藉由特徵值比對以持續追蹤物件，並利用金字塔L-K光流法以縮短比對運算時間；最後經由2D-3D座標轉換