Search results for: Depth camera - Bridge of Knowledge

Search

Search results for: Depth camera

Best results in : Research Potential Pokaż wszystkie wyniki (35)

Search results for: Depth camera

  • Inteligentne Systemy Interaktywne

    Naturalne interfejsy, umożliwiające inteligentną interakcję człowiek-maszyna z możliwością oddziaływania na możliwie wszystkie zmysły człowieka równocześnie i bez potrzeby jego wcześniejszego szkolenia w zakresie używania typowych urządzeń zewnętrznych komputera, w tym z wykorzystaniem metod automatycznego rozpoznawania i syntezy mowy, biometrii, proaktywnych (samo-wykonywalnych) dokumentów elektronicznych, rozpoznawania emocji...

  • Zespół Systemów Multimedialnych

    * technologie archiwizacji, rekonstrukcji i dostępu do nagrań archiwalnych * technologie inteligentnego monitoringu wizyjnego i akustycznego * multimedialne technologie telemedyczne * multimodalne interfejsy komputerowe

  • Zespół Inżynierii Biomedycznej

    Inżynieria biomedyczna stanowi nową interdyscyplinarną dziedzinę wiedzy zlokalizowaną na pograniczu nauk technicznych, medycznych i biologicznych. Według opinii WHO (World Health Organization) można ją zaliczyć do głównych (obok inżynierii genetycznej) czynników decydujących o postępie współczesnej medycyny. Rosnące znaczenie kształcenia w zakresie INŻYNIERII BIOMEDYCZNEJ wynika z faktu, że specjaliści tej dyscypliny są potrzebni...

Best results in : Business Offer Pokaż wszystkie wyniki (8)

Search results for: Depth camera

Other results Pokaż wszystkie wyniki (221)

Search results for: Depth camera

  • Stereo vision with Equal Baseline Multiple Camera Set (EBMCS) for obtaining depth maps of plants

    This paper presents a method of improving the estimation of distances between an autonomous harvesting robot and plants with ripe fruits by using the vision system based on five cameras. The system is called Equal Baseline Multiple Camera Set (EBMCS). EBMCS has some features of a camera matrix and a camera array. EBMCS is regarded as a set of stereo cameras for estimating distances by obtaining disparity maps and depth maps. This...

    Full text to download in external service

  • Merging Images from Parallel Depth Cameras

    In this paper a problem of simultaneous information acquisition from multiple depth cameras is investigated, aiming at obtaining single overall picture containing information from all cameras. The experiments are carried out on Microsoft Kinect devices. A methodology for merging images from multiple positioned in a line cameras is proposed. The method is based on the concept of simulating a view of an imaginary camera covering...

  • Merging Images From Parallel Depth Cameras

    Publication

    - Year 2012

    In this paper a problem of simultaneous information acquisition from multiple depth cameras is investigated, aiming at obtaining single overall picture containing information from all cameras. The experiments are carried out on Microsoft Kinect devices. A methodology for merging images from multiple positioned in a line cameras is proposed. The method is based on the concept of simulating a view of an imaginary camera covering...

  • Stereo Camera Upgraded to Equal Baseline Multiple Camera Set (EBMCS)

    Publication

    - Year 2017

    The paper presents the results of using a set of five cameras called Equal Baseline Multiple Camera Set (EBMCS) for making 3D images, disparity maps and depth maps. Cameras in the set are located in the vicinity of each other and therefore the set can be used for the purpose of stereoscopy similarly as a stereo camera.EBMCS provides disparity maps and depth maps which have a better quality than these maps obtained with the use...

    Full text available to download

  • Face Profile View Retrieval Using Time of Flight Camera Image Analysis

    Publication

    Method for profile view retrieving of the human face is presented. The depth data from the 3D camera is taken as an input. The preprocessing is, besides of standard filtration, extended by the process of filling of the holes which are present in depth data. The keypoints, defined as the nose tip and the chin are detected in user’s face and tracked. The Kalman filtering is applied to smooth the coordinates of those points which...

    Full text to download in external service