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Dissertation angenommen durch: Gerhard-Mercator-Universität
Duisburg, Fakultät für Ingenieurwissenschaften, Abteilung
Elektrotechnik und Informationstechnik, 2001-11-05
BetreuerIn: Prof. Dr.-Ing. Gerhard Rigoll ,
Gerhard-Mercator-Universität Duisburg, Fakultät für
Ingenieurwissenschaften, Abteilung Elektrotechnik und
Informationstechnik
GutachterIn: Prof. Dr.-Ing. Gerhard Rigoll ,
Gerhard-Mercator-Universität Duisburg, Fakultät für
Ingenieurwissenschaften, Abteilung Elektrotechnik und
Informationstechnik
GutachterIn: Prof. Dr. Martin Reiser , Fraunhofer Institut Medienkommunikation, St. Augustin,
Schlüsselwörter in Deutsch: Videoindexierung, Gesichtserkennung, Gesichtsdetektion, Gestikerkennungs, Hidden Markov Modelle
Schlüsselwörter in Englisch: Video Indexing, Face Recognition, Face Detection, Gesture Recognition, Hidden Markov Models
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Abstrakt in Deutsch
Im Rahmen dieser Arbeit werden automatische Methoden zur Erkennung des
Inhalts von Bildfolgen mit statistischen Mustererkennungsverfahren
vorgestellt. Lösungen für folgende Teilprobleme der Bildfolgenanalyse
werden entwickelt: die temporale Segmentierung einer Bildfolge in
Szenen und die Klassifikation der Szenen, sowie die Erkennung von
Personen und Personenbewegungen in der Bildfolge. Die temporale
Segmentierung und die Segmentklassifikation einer Bildfolge können bei
strukturierten Bildfolgen (z.B. Fernsehnachrichten) angewendet werden.
Diese Bildfolgen zeichnen sich durch einen vorgegebenen Ablauf von
Szenenkategorien aus. Für die Erkennung werden die Inhaltsklassen und
die übergeordnete Struktur der Bildfolge durch verschachtelte Hidden
Markov Modelle repräsentiert. Eine weitere Anwendung der Hidden Markov
Modelle ist die Klassifikation von Objektbewegungen in Bildfolgen.
Hierbei wird die Erkennung von menschlichen Gesten für die Anwendung
der Mensch-Maschine-Kommunikation untersucht. Das Erkennungssystem kann
eine Menge von vordefinierten Gesten klassifizieren, die eine Person im
Sichtbereich der Kamera durchführt. Bei undefinierten Bewegungen kann
das System diese als unbekannt identifizieren und verwechselt sie nicht
mit den definierten Gesten. Außerdem werden Methoden zur Erkennung der
Personen innerhalb der Bildfolge vorgestellt. Das Problem der
Personenerkennung wird anhand ihrer Gesichter gelöst. Die Indexierung
der Gesichter einer Bildfolge besteht aus den Teilproblemen des Findens
der Gesichter in der Bildfolge (Gesichtsdetektion) und dem Zuordnen der
Gesichter zu den Personen
(Gesichtserkennung). Es wird gezeigt, dass eine gesichtsbasierte
Videoindexierung sowohl für die Suche von bekannten Personen innerhalb
einer Bildsequenz als auch für die unüberwachte Gruppierung von
Gesichtern zu Personen verwendet werden kann.
Abstrakt in Englisch
In this thesis new methods for the automatic recognition of the content
of image sequences are presented. Solutions to the following video
sequences analysis tasks are developed: temporal decomposition of an
image sequence into scenes and classification of the scenes, and the
recognition of people and their movements in the image sequence. The
temporal segmentation of a image sequence and the classification of the
segments can be used for image sequences with a given content
structure, like broadcast news. The image sequences have a defined
chronology of scenes, which belong to certain content classes. The
content classes and their chronology are represented by nested Hidden
Markov models during the recognition. Another application of the Hidden
Markov Modells are the classification of movements of objects in the
image sequence. The recognition of human gestures for the application
of human-computer-interaction is investigated. The recognition system
is capable of recognizing a set of pre-defined gestures that are
performed in the viewing area of a camera. The system is able to
identify undefined movements and can distinguish them from the
gestures. The final task is recognizing people visible in image
sequences. The recognition of the people is done by recognizing their
faces. The indexing of the faces is composed of the two sub-tasks:
detection of the faces and recognition of the faces. It is shown that
the face-based video indexing can be used to find known persons in the
image sequence as well as to group the people in the sequence
unsupervised.
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