Tracking von Objekten auf Tischoberflächen mit einer Event-Kamera

Kamerabasiertes Tracking von Handbewegungen und Objekten ist rechnerisch sehr aufwendig, da immer ganze Bilder analysiert werden müssen. Event-Kameras sind eine spezielle Klasse von Kameras, die nicht komplette Bilder übertragen, sondern für jeden Pixel einen Event emittieren, wenn sich seine Helligkeit ändert. Es werden also nur Änderungen im Bild übertragen - und das mit sehr niedriger Latenz.

Ziel der Arbeit ist, eine Proof-of-Concept-Implementierung von Hand-/Objekttracking mit einer Event-Kamera zu implementieren. Anwendungskontext ist die Interaktion an einem Tisch, auf den Informationen projiziert werden.

• Recherche Literatur, Überblick über Verfahren zum Tracking von Objekten / Händen mittels Event-Kameras (1 Woche)
• Implementierung eines oder mehrerer Ansätze aus der Literatur (2 Wochen)
• Iterative Verbesserung und Benchmarking des Verfahrens (2 Wochen)
• Implementierung eines Proof-Concept-Prototypen (1 Woche)
• Schreiben der Bachelorarbeit (2 Wochen)

• Grundkenntnisse Computer Vision
• Solide Programmierkenntnisse in Python und/oder C

• https://arxiv.org/abs/2304.06534
• https://fraunhoferhhi.github.io/X-maps/
• https://www.prophesee.ai/
• https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2023W/EventVision/papers/Page_Live_Demonstration_Integrating_Event_Based_Hand_Tracking_Into_TouchFree_Interactions_CVPRW_2023_paper.pdf