Knowledge base: Warsaw University of Technology

Settings and your account

Back

Development of a stereovision-based motion capture system

Jakub Jacek Kopeć

Abstract

The purpose of this thesis was to develop a simple motion capture system which was constructed as an interim project and to compare its performance with professional motion capture system. The main improvements concerned the synchronisation of a frame capture moment and the implementation of a framerate control mechanism. The additional aim of the thesis was to investigate whether a neural network could supersede traditional thresholding method that is used to detect markers in a picture. This report briefly describes motion capture systems, its division and applications. The second chapter is devoted to the compensation of lens distortion and the calibration of the stereo camera, which are crucial for triangulation process. It also describes the system’s modifications and methods of marker detection – thresholding and neural network. The results of the comparison of the systems are included in the third chapter of this report. After the trials it was noticed that the neural network was significantly less efficient in markers detection than the thresholding method due to the lack of the proper training dataset. Therefore, it was decided to compare the professional system only with the system that used traditional method of marker detection. During the comparison it was noticed that results obtained with two systems were slightly different. The biggest disparity was observed in the evaluation of the distance between the cameras and the marker and it was increasing when the marker was approaching to the edges of the frame. Presumably, this difference was caused by the insufficient compensation of lens distortion. The thorough comments on the obtained results and the ideas for other applications of neural networks in motion capture are included in the last chapter of the report.
Diploma type
Engineer's / Bachelor of Science
Diploma type
Engineer's thesis
Author
Jakub Jacek Kopeć (FPAE) Jakub Jacek Kopeć,, Faculty of Power and Aeronautical Engineering (FPAE)
Title in Polish
Budowa systemu Motion Capture opartego na stereowizji
Supervisor
Andrzej Kordecki (FPAE/IAAM) Andrzej Kordecki,, The Institute of Aeronautics and Applied Mechanics (FPAE/IAAM)Faculty of Power and Aeronautical Engineering (FPAE)
Certifying unit
Faculty of Power and Aeronautical Engineering (FPAE)
Affiliation unit
The Institute of Aeronautics and Applied Mechanics (FPAE/IAAM)
Study subject / specialization
, Automatyka i Robotyka (Automation and Robotics)
Language
(pl) Polish
Status
Finished
Defense Date
13-02-2019
Issue date (year)
2019
Pages
56
Internal identifier
MEL; PD-4976
Reviewers
Cezary Rzymkowski (FPAE/IAAM) Cezary Rzymkowski,, The Institute of Aeronautics and Applied Mechanics (FPAE/IAAM)Faculty of Power and Aeronautical Engineering (FPAE) Andrzej Kordecki (FPAE/IAAM) Andrzej Kordecki,, The Institute of Aeronautics and Applied Mechanics (FPAE/IAAM)Faculty of Power and Aeronautical Engineering (FPAE)
Keywords in Polish
wizyjne systemy motion capture, stereowizja, systemy wizyjne, detekcja markerów, kalibracja kamery
Keywords in English
optical motion capture, stereovision, machine vision, marker detection, camera calibration
Abstract in Polish
Celem pracy był rozwój prostego systemu motion capture zbudowanego w ramach pracy przejściowej oraz porównanie wyników otrzymanych za pomocą tego systemu z wynikami otrzymanymi za pomocą profesjonalnego systemu motion capture. W ramach ulepszeń wprowadzono synchronizację momentu przechwytywania obrazu przez kamery oraz możliwość kontroli liczby klatek na sekundę przetwarzanych przez system. Dodatkowym aspektem pracy była próba wykorzystania sieci neuronowej do wykrywania markerów na obrazie zamiast tradycyjnej metody progowania. W pracy pokrótce opisano systemy motion capture oraz ich podział i zastosowania. Drugi rozdział pracy został poświęcony istotnym zagadnieniom korekcji dystorsji oraz kalibracji zestawu kamer stereo, które są kluczowe przy określaniu pozycji obiektu w przestrzeni na podstawie dwóch obrazów. W tym samym rozdziale opisano wprowadzone modyfikacje systemu oraz sposoby wykrywania markerów na zdjęciach – zarówno klasyczną metodę progowania jak i z wykorzystaniem sieci neuronowych. W trzecim rozdziale przytoczono wyniki uzyskane w trakcie prób systemu. Po przeprowadzeniu prób działania systemu zauważono, że sieć neuronowa, z powodu braku odpowiedniego zbioru treningowego, znacząco ustępuje skutecznością tradycyjnej metodzie detekcji markerów. Z tego powodu kolejny etap prac jakim było porównanie systemu z profesjonalnym rozwiązaniem został przeprowadzony z wykorzystaniem systemu opartego na tradycyjnej metodzie wykrywania markerów. Po przeprowadzeniu pomiarów z jednoczesnym wykorzystaniem systemu opartego na stereowizji oraz profesjonalnego systemu firmy Qualisys stwierdzono różnicę między ich wskazaniami. Zauważono, że największa rozbieżność występuje przy wyznaczeniu odległości od kamer zbudowanego systemu oraz jej wzrost przy zbliżaniu się markera do krawędzi obrazu. Wspomniana różnica wskazań najprawdopodobniej jest spowodowana niewystarczającą korekcją zniekształceń wprowadzanych przez obiektyw kamery. W ostatnim rozdziale pracy przeprowadzono szczegółową dyskusję otrzymanych wyników oraz zaproponowano inne obszary związane z motion capture, w których mogłyby znaleźć zastosowanie sieci neuronowe.
File
  • File: 1
    Praca_inżynierska_Jakub_Kopeć_2.pdf
Request a WCAG compliant version
Local fields
Identyfikator pracy APD: 31326

Uniform Resource Identifier
https://repo.pw.edu.pl/info/bachelor/WUT1e2fbe2fcfad4e7da291a900448c7cd9/
URN
urn:pw-repo:WUT1e2fbe2fcfad4e7da291a900448c7cd9

Confirmation
Are you sure?
Report incorrect data on this page