Sistema para el modelado de datos en 4D utilizando sensores Kinect

Clave  PROMEP/103.5/12/8048

Investigador Responsable

Dr. Marcelo Romero Huertas

Los estudios en visión artificial y reconocimiento de patrones generalmente tienen como punto de partida un modelo de donde se extrae la información que permite desarrollar aplicaciones innovadoras que imitan la visión e inteligencia humana. Tradicionalmente, para los estudios en 3D se utilizan sensores que captan imágenes de intensidad (2D) y de forma (3D) de los objetos digitalizados, los cuales se han mostrado funcionales aunque generan errores de captura. Más aún, su costo los hace accesibles para un selecto número de usuarios [1] [3].

La investigación propuesta en este proyecto consiste en la creación de un digitalizador de objetos para modelado 3D utilizando sensores de una sola profundidad, mediante la interconexión y sincronización de un arreglo de sensores de una sola profundidad.

La contribución científica que propone este proyecto es un sistema para el modelado de datos en 3D utilizando sensores Kinect, visualizando la posible aplicación de los patrones de movimiento, en donde se observan contribuciones directas en al menos tres áreas de investigación activas de la comunidad científica.

La primera es la biometría por identificación de imágenes faciales, donde se ha identificado a las expresiones faciales como un factor que limita el rendimiento de los sistemas de identificación, debido a que los modelos faciales de una misma persona son significativamente diferentes ante la presencia de expresiones faciales. Con los resultados obtenidos al analizar los patrones de movimiento se fortalecen los sistemas de control de acceso de alta seguridad y los detectores de mentiras.

La segunda aplicación se ubica en el área médica. Aquí, los patrones de movimiento auxiliarían al médico para diagnosticar posibles anormalidades de movimiento en los músculos faciales. En la misma área médica, la información provista por los patrones de movimiento puede auxiliar a los procesos de rehabilitación física, por ejemplo, para valorar la recuperación de un paciente después de una parálisis facial.

Una tercera aplicación de estos patrones de movimiento se ubica en las ciencias computacionales. En este caso, se busca sintetizar la dinámica de movimiento de los músculos faciales para animar agentes virtuales (avatares o robots) con comportamiento de personas reales. Por ejemplo Weise et al. [11], donde estos investigadores buscan específicamente generar actores virtuales (avatares) que aparenten y se comporten como actores reales (casting virtual).

La factibilidad costo de adquisición del Kinect es accesible y está disponible al público en general. Factibilidad técnica de la interconexión de un arreglo de sensores Kinect radica en el uso de puertos USB y se pueden generarse aplicaciones en los lenguajes de programación actuales. Además, la técnica de modelado propuesta en este trabajo de tesis es viable debido a que se utilizará la misma técnica de sensado de los digitalizadores 3D de vanguardia [13].

Adicionalmente, este proyecto se podrá utilizar para continuar  proyectos de  modelados en 4D, proyección de ambientes en 4D, apoyar la nueva era de los mundos virtuales y podría emplearse para el séptimo arte.

Objetivo general
Diseñar e implementar un digitalizador de objetos utilizando sensores de una sola profundidad para generar modelos 3D útiles en aplicaciones de visión artificial.

Alumnos colaboradores
Juan Paduano Salinas (Décimo semestre Ing. en Computación)