@inproceedings{Adduci2013,
 __Markedentry = {[ruess:]},
 Abstract = {Die Erkennung und Verfolgung von Menschen mit Kamerasystemen ist ein sehr interessantes und sich schnell entwickelndes Forschungsgebiet und spielt gerade f{\"u}r die Sicherheitsforschung eine gro{\ss}e Rolle. Bisherige Arbeiten konzentrieren sich auf 2D-Algorithmen,
 wobei die Erkennung,
 Extraktion und Verfolgung in 3D ein noch ziemlich unerforschtes Gebiet,
 vor allem in Bezug auf Multi-Kamera-Systeme ist. Unser Ansatz konzentriert sich auf die Erkennung und Verfolgung von Perso- nen im {\"o}ffentlichen Nahverkehr aus den Daten mehrerer Stereo und RGB-D- Systeme (RGB-D bezeichnet die Kombination aus Grau-/Farb- und Distanzin- formationen,
 wie z. B. bei der Microsoft Kinect). Wesentliche Punkte des hier beschriebenen Ansatzes beziehen sich auf die Synchronisierung mehrerer Aufnahmesysteme und die Bestimmung ihrer Orientierungsparameter im Raum. Dar{\"u}ber hinaus wird mit Hilfe eines B{\"u}ndelblockausgleichs geometrisch eine einheitliche 3D-Szene erzeugt,
 die dann als Ausgangspunkt f{\"u}r die Erkennung und Verfolgung von Menschen im Beobachtungsraum erm{\"o}glicht. Dazu werden signifikante Kennzahlen aus den erfassten Datens{\"a}tzen ermittelt. In dem Beitrag wird eine {\"U}bersicht {\"u}ber die von mehreren RGB-D und Stereosensoren erzeugten Punktwolken und daraus abgeleiteten Daten erl{\"a}utert und diskutiert.},
 Author = {Adduci,
 M. and Amplianitis,
 K. and Misgaiski-Ha{\ss}, M. and Reulke, R.},
 Booktitle = {3D-NordOst, 16. Anwendungsbezogener Workshop zur Erfassung, Modellierung, Verarbeitung und Auswertung von 3D-Daten},
 Keywords = {Objekterkennung, Objektverfolgung, Sicherheitsforschung, Multi-Kamera-Systeme, RGB-D-Kamera, Stereosensoren},
 Owner = {ruess},
 Pages = {181-186},
 Timestamp = {2014.01.23},
 Title = {3D Personenerkennung und Verfolgung mit Stereo- und RGB-D Kameras},
 Type = {Conference Proceedings},
 Volume = {16},
 Year = {2013}
}