| Paper title: |
Application of Stand-PSO Technique for Optimization Cameras' 2D Dispositions in a MoCap system |
| DOI: | https://doi.org/10.4316/JACSM.201601001 |
| Published in: | Issue 1, (Vol. 10) / 2016 |
| Publishing date: | 2016-04-14 |
| Pages: | 9-16 |
| Author(s): | ABDESSELAM Salim, BETKA Abir, TOUMI Abida, BAARIR Zine-Eddine |
| Abstract. | In this paper, a detailed study of the Particle Swarm Optimization (PSO) technique is given in its standard version to solve a network camera placement problem and to ensure the coverage of a reflector point by, at least, two cameras in each frame of a motion sequence of an object in movement in a MoCap (Motion Capture) system. Solving the problem is by optimizing the extrinsic camera parameters for the whole network. The interest of this study is to determine the advantages and limits of this metaheuristic. Simulation results for 2D scenarios showed the effectiveness of this technique when considering all continuous space and the presence of obstacles. |
| Keywords: | MoCap, Cameras Placement, Optimization, Metaheuristic, PSO |
| References: | 1. Tirakoat, suwich. "Optimized motion capture system for full body human motion capturing case study of educational institution and small animation production." Digital Media and Digital Content Management (DMDCM), 2011 Workshop on. IEEE, 2011. 2. Clerc, maurice and Siarry patrick. "Une nouvelle métaheuristique pour l'optimisation difficile: la méthode des essaims particulaires". J3ea, 2004, vol. 3, p. 007. 3. Eberhart Russ C., and James Kennedy. "A new optimizer using particle swarm theory." Proceedings of the sixth international symposium on micro machine and human science. Vol. 1. 1995. 4. Calas, Guillaume. "Optimisation par essaim de particules." Une 3 (2008): 3. 5. Franklin, Wm Randolph. "Art Gallery Theorems and Algorithms (Joseph O'Rourke)." SIAM Review 31.2 (1989): 342-343. 6. Hörster, Eva, and Rainer Lienhart. "Approximating optimal visual sensor placement." Multimedia and Expo, 2006 IEEE international conference on. IEEE, 2006. 7. Konda, Krishna Reddy, and Nicola Conci. "Global and local coverage maximization in multi-camera networks by stochastic optimization."Infocommunications Journal 5.1 (2013): 1-8. 8. Morsly, Yacine, and al. "Particle swarm optimization inspired probability algorithm for optimal camera network placement." Sensors Journal, IEEE 12.5 (2012): 1402-1412. 9. Wong, Alexander. "Low-Cost Visual/Inertial Hybrid Motion Capture System for Wireless 3D Controllers." (2007). 10. Hue, Valentin. Simulation de mouvement humain sur postes de travail pour le diagnostic et l'aide à la conception. Diss. 2008. 11. Kulpa, Richard. "Adaptation interactive et performante des mouvements d’humanoïdes synthétiques: aspects cinématique, cinétique et dynamique." (2005). 12. Boutin, Luc. Biomimétisme, génération de trajectoires pour la robotique humanoïde à partir de mouvements humains. Diss. Poitiers, 2009. 13. Hanafi, Maher. Analyse du mouvement humain par vison artificielle pour consoles de jeux vidéos. Diss. Université Laval, 2012. 14. Maxime Bombrun, Abdoulaye Sene. L’optimisation par essaim particulaire pour des problèmes d’ordonnancement. Projet de l’Institut Supérieur d’Informatique de Modélisation et de leurs Applications, 2011 15. Cooren, Yann. Perfectionnement d'un algorithme adaptatif d'Optimisation par Essaim Particulaire: application en génie médical et en électronique. Diss. Université Paris-Est, 2008. 16. El Dor, Abbas. Perfectionnement des algorithmes d'optimisation par essaim particulaire: applications en segmentation d'images et en électronique. Diss. Université Paris-Est, 2012. 17. Smairi, Nadia. Optimisation par essaim particulaire: adaptation de tribes à l'optimisation multiobjectif. Diss. Université Paris-Est; École Nationale des Sciences de l'Informatique (Tunis), 2013. 18. Shi, Yuhui, and Russell C. Eberhart. "Empirical study of particle swarm optimization." Evolutionary Computation, 1999. CEC 99. Proceedings of the 1999 Congress on. Vol. 3. IEEE, 1999. 19. Hassan, Rania, and al. "A comparison of particle swarm optimization and the genetic algorithm." Proceedings of the 1st AIAA multidisciplinary design optimization specialist conference. 2005. |
| Back to the journal content | |
