Segmentación de movimiento a partir de la información de cámaras de tiempo de vuelo

Transcripción

1 Segmentacón e movmento a partr e la nformacón e cámaras e tempo e vuelo Crstna Losaa, Manuel Mazo, Sra Palazuelos, Dav Jménez Departamento e Electrónca. Unversa e Alcalá. Alcalá e Henares. Mar. losaa@epeca.uah.es Abstract En este trabajo se plantea una solucón para la segmentacón en funcón el movmento, e los usuaros presentes en un espaco ntelgente, a partr e la nformacón e ntensa profuna proporconaa por una cámara e tempo e vuelo (ToF). Para la segmentacón se propone una solucón basaa en la mnmzacón e una funcón objetvo, efna en funcón e varables relaconaas con la poscón veloca e los elementos móvles. Dcha funcón ncorpora la nformacón proporconaa por la cámara e tempo e vuelo. De forma preva a la mnmzacón, es necesaro elmnar el fono e la escena. Esto se lleva a cabo meante el análss e componentes prncpales generalzao (GPCA). Debo a la baja cala e las mágenes e ntensa proporconaas por la cámara ToF, se ha ncorporao la nformacón e profuna para mejorar el resultao e la elmnacón e fono. Las ferentes propuestas planteaas en este trabajo han so valaas meante pruebas epermentales realzaas con secuencas e mágenes reales, aquras meante una cámara e tempo e vuelo. Kewors: nteraccón natural, cámaras e tempo e vuelo, espaco ntelgente. I. ITRODUCCIÓ En los últmos años, la evolucón e la electrónca las comuncacones ha permto el esarrollo e los enomnaos espacos ntelgentes [1], [], [3]. En ellos los usuaros pueen nteracconar e manera natural con los ferentes sstemas servcos computaconales que les facltan la realzacón e sus tareas aras. En este trabajo se consera un espaco ntelgente al área físca, otaa e sensores que pueen ser e ferentes tpos (cámaras, mcrófonos, sensores e ultrasonos, etc), ubcaos en poscones fjas conocas el entorno. El espaco ntelgente spone, aemás, e un conjunto e actuaores (entre los que se encuentran los robots móvles) que permten su nteraccón con el entorno. Tanto los sensores, como los actuaores son controlaos por un sstema e supervsón, otao e capaca e análss toma e ecsones. Dentro el espaco ntelgente pueen encontrarse aemás otros elementos como, posbles obstáculos usuaros potencales. Los ferentes elementos menconaos pueen observarse en el esquema e la Fgura 1. Fgura 1. Estructura general el espaco ntelgente En la maor parte e las aplcacones e los espacos ntelgentes es nspensable que los usuaros puean nteractuar, e forma ntutva, con el entorno, para generar órenes o solctar servcos el msmo. La nteraccón entre los usuaros el espaco ntelgente puee llevarse a cabo meante comanos e voz [4], o a través e gestos sencllos. En esta línea, son numerosas las alternatvas estentes en la lteratura relaconaas con el proceso e nteraccón, en ellos, los elementos utlzaos para la aquscón e nformacón son sensores tanto pasvos [5] (cámaras e víeo), como actvos [6] (sensores e fleón, acelerómetros, etc.) e ncluso, fusón entre ellos, como en el trabajo e Brashear et al. [7] en el que se presenta una fusón e sensores que nclue cámara stuaa convenentemente unos brazaletes e stntos colores para caa mano, que ncorporan acelerómetros con tres graos e lberta, para obtener nformacón e las rotacones movmentos haca la línea vsual e la cámara En los últmos años, se han esarrollao ferentes sensores que permten obtener, aemás e la ntensa o color, una mea e profuna (enteneno como tal la stanca e caa punto e la escena al sensor). El uso e este tpo e 01 SAAEI 764

2 sensores permte obtener nformacón en tres mensones e la escena utlzano una únca cámara, sn necesa e ncorporar elementos eternos que puean ser nvasvos para los usuaros. Sn embargo, este tpo e cámaras tambén tene lmtacones, como la baja resolucón e las mágenes aquras, o los errores ebos al multcamno. En este trabajo se emplea una cámara e tempo e vuelo (cámara ToF) [8] que proporcona una magen e ntensa, aemás e la mea e profuna. Son numerosos los trabajos que emplean esta tecnología para facltar mejorar la eteccón obtencón e la pose e personas [9], [10], así como para la eteccón e gestos a partr e la nformacón e profuna [11] o meante la fusón e mágenes e ntensa profuna [1]. En este trabajo se presenta una alternatva para la segmentacón en funcón el movmento, a partr e la nformacón aqura por una cámara ToF. La propuesta presentaa consta e os etapas una e elmnacón e fono, otra e segmentacón que se escrben en las seccones II III respectvamente. En la seccón IV se muestran los resultaos epermentales, por últmo, en la V las conclusones los trabajos futuros. II. ELIMIACIÓ DE FODO El prmer paso para lograr el objetvo planteao es la elmnacón el fono e la escena. Esta etapa es e gran mportanca ebo a que permte procesar úncamente las regones e nterés entro e la magen. Debo a que en el espaco ntelgente los sensores (en este caso la cámara e tempo e vuelo) se encuentran ubcaos en poscones fjas conocas el entorno, es posble realzar la elmnacón e fono meante la comparacón e la nformacón aqura en el nstante actual, con un moelo el fono e la escena. Tanto para el moelao el fono, como para la comparacón e la nformacón e entraa con cho moelo, se utlzará el análss e componentes prncpales generalzao [13] (GPCA). Como a se ha comentao en la ntrouccón, en este trabajo se utlza una cámara ToF que, aemás e una magen e ntensa (I ), proporcona una magen e profuna (I p ) que contene, por caa píel, la stanca el punto 3D corresponente al orgen e coorenaas el sstema e referenca e la cámara. Este tpo e cámaras consta e un arra e les nfrarrojos, que emten un haz e luz moulaa. El tempo e vuelo el haz recbo (meo en funcón e la ferenca e fase entre la señal emta la recba) permte estmar la stanca a caa punto mentras que, la ampltu e la señal recba proporcona la nformacón e ntensa. El prncpo e funconamento e las cámaras ToF se muestra en el esquema e la Fgura, basao en el presentao en [14]. Debo a las característcas e la cámara e tempo e vuelo, a pesar e que el uso e GPCA para la elmnacón e fono en mágenes e ntensa (escala e grses) ha so valaa en versos epermentos [15], en este trabajo se ha mofcao el algortmo e obtencón e contornos e los objetos presentes en la magen meante GPCA, ncorporano la nformacón e profuna proporconaa por la cámara ToF. Esto permte la reuccón e los errores cometos en la segmentacón ebos a los cambos en la lumnacón, así como a la presenca e sombras proectaas por los objetos en la magen, a que estos no afectan a las mágenes e profuna. 1 + t = c c tma = T (con ω= π T ) T c ma = I = a e ϕ j I = a e ω + + e j ( t0 t t ) I = a e ω + j ( t0 t ) e ϕ = ω t 4πf = c Fgura. Prncpo e funconamento e una cámara e tempo e vuelo Para llevar a cabo la segmentacón, en prmer lugar es necesaro moelar el fono e la escena. Este moelao se hace a partr e un conjunto e mágenes en las que no aparece nngún elemento móvl (robot o usuaro potencal). Dao que la cámara se encuentra ubcaa en una poscón fja, sólo es necesaro moelar el fono una vez. Por caa tpo e magen (ntensa profuna) se utlzan 10 mágenes, meante GPCA se obtenen os matrces e transformacón L R que contenen las componentes prncpales e las mágenes e fono. Así, tras la etapa e moelao e fono se obtenen cuatro matrces e transformacón: os que moelan el fono para las mágenes e ntensa (L, R ) otras os que para las mágenes e profuna (L p,r p ). Estas matrces se utlzan para etermnar qué píeles e la magen pertenecen al fono e la escena cuáles corresponen a elementos móvles. Para ello, en prmer lugar se proecta la magen e ntensa al espaco transformao GPCA meante (1) one M es la magen mea e las mágenes e ntensa el fono. A contnuacón se obtene la magen recuperaa meante la transformacón nversa () se estma el error e recuperacón como la ferenca entre la magen orgnal la recuperaa. De gual forma, se calcula el error e recuperacón e la magen e profuna, utlzano las matrces L p R p, la matrz mea e mágenes e fono M p para transformar recuperar la magen e profuna. 765

3 ~ I T R = L T ( I M ) R ~ ~ I = L I R + M T T El sguente paso es umbralzar el error e recuperacón para etermnar qué píeles pertenecen al fono e la escena, cuáles a elementos móvles (usuaros o robots), a que cho error será maor en aquellos píeles que pertenezcan a elementos no ncluos en el moelo e fono. En el caso e la magen e ntensa, se emplea un umbral aaptatvo [16] que permte reucr el efecto e los cambos e lumnacón. Mentras que para el caso el error e recuperacón e la magen e profuna, se emplea un umbral fjo, cuo valor se obtene e forma epermental en funcón e la stanca a la que se encuentran los ferentes elementos pertenecentes al fono e la escena. En este caso no es necesaro utlzar un umbral aaptatvo ebo a que los cambos en la lumnacón, así como las sombras, no afectan a la magen e profuna. De esta forma, se conserará que un píel pertenece a un elemento móvl (usuaro, robot, etc.) s el error e recuperacón e la magen e ntensa e la magen e profuna para ese píel supera los umbrales establecos. Las ferentes etapas eplcaas anterormente se muestran e forma esquemátca en el agrama e bloques e la Fgura 3 (1) () que los pertenecentes al fono e la escena toman el valor -1, según la epresón mostraa en (3) one ε (, j), ε ( j) r rp, representan el error e recuperacón en el píel (, j) para la magen e ntensa profuna respectvamente U, U p corresponen al valor el umbral. (, j) > U ε (, j) 1 s ε r rp > U R(, j) = 1 resto e casos = 1,,..., nflas; j = 1,,..., ncolumnas La ncorporacón e la nformacón e profuna en el proceso e segmentacón el fono permte elmnar regones e la magen que se han etectao como parte e elementos móvles ebo a brllos, cambos en la lumnacón o sombras presentes en la escena. Esto puee observarse en la magen e la Fgura 4, en la que se muestra una magen e ejemplo, sobre la que se ha representao en color rojo el resultao e la segmentacón al utlzar úncamente la nformacón e ntensa, en vere la segmentacón obtena tras ncorporar la nformacón e profuna. Se puee observar cómo la curva vere se encuentra más próma al contorno real, habeno elmnao los efectos el ruo cambos e lumnacón presentes en la magen e ntensa. p (3) Imagen e ntensa Imagen e profuna GPCA Proeccón Recuperacón Proeccón Recuperacón Fgura 4. Resultao e la segmentacón e fono en una magen e ejemplo pertenecente a una e las secuencas e test. En rojo se representa el resultao obteno al utlzar úncamente la magen e ntensa en vere el resultao tras ncorporar la nformacón e profuna Umbralzacón el error e recuperacón Fgura 3. Dagrama e bloques el proceso e elmnacón e fono e la escena, meante GPCA, a partr e la nformacón e ntensa profuna proporconaa por una cámara ToF Como resultao el proceso e elmnacón el fono e la escena se obtene una nueva matrz R e las msmas mensones que las mágenes e entraa en la que los píeles pertenecentes a elementos móvles tenen un valor 1, mentras III. SEGMETACIÓ DE MOVIMIETO Tras la elmnacón el fono e la escena, es necesaro realzar la vsón e las ferentes partes el cuerpo para posterormente, obtener la poscón e las manos la cabeza. En este trabajo, la segmentacón se realza meante la mnmzacón e una funcón objetvo, bajo el supuesto e que caa parte el cuerpo (tronco, cabeza, brazos) se comporta como un sólo rígo en movmento entre una magen la sguente en la secuenca. El punto e parta es la funcón objetvo (4) efna en el trabajo e Seat Mtche [17], obtena a partr e la restrccón e brllo para objetos rígos. Meante la mnmzacón e (4) se obtene, aemás e la segmentacón, el valor e las componentes e veloca lneal angular e caa objeto rígo móvl, una estmacón e la profuna (stanca a la cámara) e caa punto. En (4) λ µ son constantes reales postvas que poneran la contrbucón e caa uno e los térmnos e la ecuacón =, ) es el operaor graente espacal. ( 766

4 E [ Z ] 1 { γ },{ v },{ ω } Ψ = 1 Ω Ω, = 1 = 1 = 1 1 ( ) + µ g( Z ) + λ = λ, µ R λ, µ f 0 = 1 De forma preva a la mnmzacón, es necesaro conocer el número e grupos () en que se segmentará la magen, así como ncalzar un conjunto e curvas que evoluconarán, hasta ajustarse a los bores e los elementos a segmentar. En la propuesta e [17] es necesaro ncalzar tambén el valor e la profuna para caa píel, sn embargo, ebo a que en este trabajo tenemos una mea e profuna proporconaa por la cámara ToF, conseraremos que el valor e Z es conoco, no cambará urante el proceso e mnmzacón. A contnuacón, se presenta el procemento e ncalzacón e las curvas, así como e mnmzacón e la funcón objetvo. A. Incalzacón El proceso e ncalzacón permte realzar una prmera vsón el usuaro etectao en cabeza, tronco, brazo zquero brazo erecho, seno, el resultao e esta etapa, las curvas ncales utlzaas en la fase e mnmzacón e la funcón objetvo. De cara a la ncalzacón e las curvas, pueen encontrarse os stuacones ferentes: el procesamento e la prmera magen en que aparece un usuaro, en la que no se tene nngún tpo e nformacón preva, el caso en que se ha etectao a la pose el usuaro, la nformacón obtena se realmenta para la ncalzacón e la sguente magen e la secuenca. En el prmer caso, para facltar la ncalzacón, en la prmera magen e la secuenca se solcta al usuaro que se coloque en una poscón en la que los brazos no se encuentren elante el cuerpo. En esta stuacón, se comenza ajustano un círculo a la cabeza el usuaro. El rao e cho círculo se obtene en funcón e la stanca el usuaro a la cámara. A contnuacón, se ajusta un rectángulo al área el tronco. Igual que en el caso e la cabeza, la anchura el rectángulo utlzao se calcula en funcón e la stanca a la cámara. Los píeles que no pertenezcan a la cabeza n al tronco se conseran parte e los brazos, asgnánolos al brazo zquero o al brazo erecho en funcón e su poscón respecto al centroe el tronco. Por otro lao, en caso e tener sponble la pose el usuaro en la magen anteror, esta nformacón se utlza para la ncalzacón e las curvas e forma que, bajo el supuesto e que los cambos entre una magen la sguente son pequeños, los píeles corresponentes a la magen actual, que pertenecían a una parte el cuerpo e la magen anteror, se asgnan a esa msma parte el cuerpo en la magen actual. Respecto a los píeles que queen sn asgnar, se ncorporan a la regón más cercana. En este caso, la nformacón e profuna permte resolver los casos en los que estan ambgüeaes ebas a que los brazos se encuentran oclueno zonas el tronco o la cabeza. γ s (4) B. Mnmzacón e la funcón objetvo Tras la ncalzacón, se realza un ajuste en funcón e la veloca a la que se esplazan las ferentes partes el cuerpo, meante la mnmzacón e (4). Tras la ncalzacón e las curvas la profuna, la mnmzacón e la funcón objetvo (4) se realza en os pasos que se repten hasta alcanzar la convergenca. Estas etapas se escrben brevemente a contnuacón: En la prmera etapa, se suponen conocas las curvas, e forma que la funcón e energía a mnmzar se reuce a (5): E ({ } { ω } ) ( ) v, = = 1 = 1 (5) = 1 Ω one v Ψ = I t + s + q ω, { v } { } Z, ω 1 son las = = 1 componentes e veloca lneal angular respectvamente s q son los sguentes vectores columna, que epenen e la stanca focal e la cámara f las ervaas parcales (I, I ) f I ( ) f I I + I f s = f I = ( + ) q f I I f I I I I + I Teneno en cuenta que ψ epene lnealmente e v ω, la mnmzacón se realza resolveno un sstema e ecuacones lneales meante mínmos cuaraos. En la seguna etapa, aa la profuna los parámetros el movmento rígo 3D, la funcón e energía a mnmzar con respecto a las curvas es: E 1 1 [{ γ } ] = ξ ( ) + λ = 1 = 1 Ω one ξ ( ) = ψ ( ) + µ g( Z ) s (6) = 1 γ. A partr e esta ecuacón es posble actualzar las curvas meante una teracón el escenso por curvas e nvel. El proceso e mnmzacón fnalza cuano se alcanza la convergenca. Se consera que el algortmo converge cuano, entre una teracón la sguente no ha cambo en las curvas que efnen los contornos e la segmentacón. IV. RESULTADOS EXPERIMETALES Con objeto e valar la solucón propuesta en este trabajo se han realzao múltples pruebas epermentales. A contnuacón se presentan los resultaos obtenos para las mágenes pertenecentes a os secuencas aquras usano una cámara ToF moelo SR4000 e Mesa Imagng [18]. Caa una e las capturas e esta cámara proporcona una magen e ntensa otra e profuna, ambas e mensones píeles. En la Fgura 5 se muestran, a moo e ejemplo, os mágenes pertenecentes a las secuencas e prueba. En la columna zquera se presenta la magen e ntensa mentras que, en la columna erecha se muestra una representacón e la magen e profuna en la que caa color representa un valor e stanca. 767

5 En estas mágenes puee observar como, ebo a la baja cala e las mágenes e ntensa aquras por la cámara ToF, al emplear úncamente la nformacón e ntensa, un gran número e píeles pertenecentes al fono e la escena se han conserao como parte e los elementos móvles. Sn embargo, al ncorporar la nformacón e profuna, el resultao e la elmnacón e fono mejora notablemente, aprománose al contorno real e la persona. A contnuacón en la Fgura 7 se muestran las curvas ncales obtenas para la prmera magen e caa una e las secuencas e test. Fgura 5. Imágenes pertenecentes a las secuencas e prueba aquras con la cámara ToF SR4000. A la columna zquera se muestra la magen e ntensa a la erecha la e profuna. Secuenca 1 Secuenca. Para comenzar se presentan los resultaos obtenos en la etapa e elmnacón el fono para varas mágenes pertenecentes a las secuencas e prueba. En la Fgura 6 se muestra el resultao e esta etapa para os mágenes pertenecentes a la secuenca 1 (Fgura 5). La línea roja muestra el resultao obteno al aplcar GPCA a las mágenes e ntensa mentras que, en vere se ha representao el resultao fnal tras ncorporar la nformacón e profuna. De gual forma, en la Fgura 6 se muestra e nuevo el resultao e la elmnacón e fono para os mágenes pertenecentes a la secuenca (Fgura 5). Fgura 7. Incalzacón e las curvas para la prmera magen e caa una e las secuencas e test. Secuenca 1. Secuenca. Para fnalzar, en la Fgura 8 se presenta el resultao e la segmentacón. Fgura 6. Resultao e la etapa e elmnacón e fono. En rojo se muestra el resltao tras aplcar GPCA a las mágenes e ntensa en vere el resultao fnal tras ncorporar la nformacón e profuna. Secuenca 1 (Fgura 5). Secuenca (Fgura 5) Fgura 8. Resultao e la segmentacón en funcón el movmento. Imágenes pertenecentes a la secuenca 1. Imágenes pertenecentes a la secuenca. 768

6 Powere b TCPDF ( En la Fgura 8, caa una e las regones en que se ha vo el cuerpo el usuaro (cabeza, tronco, brazo zquero brazo erecho) se roea con una curva e un color ferente. En estas fguras se puee observar que la segmentacón es correcta, aunque, en otras aparecen errores ebos a que la suposcón e que los brazos se comportan como un sólo rígo no se cumple. V. COCLUSIOES Y TRABAJOS FUTUROS Este trabajo se enmarca en el ámbto e la nteraccón entre los usuaros entorno en el espaco ntelgente a partr e la nformacón aqura por cámaras ToF, e gran relevanca ao el enorme auge e las cámaras ToF en la actuala, sus múltples aplcacones. En este artículo, se ha presentao una solucón para la segmentacón en funcón el movmento, a partr e la nformacón e ntensa profuna proporconaa por una cámara e tempo e vuelo (ToF), e los usuaros presentes en un espaco ntelgente. Para la segmentacón se ha propuesto una solucón basaa en la mnmzacón e una funcón objetvo, efna en funcón e varables relaconaas con la poscón veloca e los elementos móvles, que ncorpora la nformacón proporconaa por la cámara e tempo e vuelo. De forma preva a la mnmzacón, es necesaro elmnar el fono e la escena. Esto se lleva a cabo meante el análss e componentes prncpales generalzao (GPCA). Debo a la baja cala e las mágenes e ntensa proporconaas por la cámara e tempo e vuelo, se ha ncorporao la nformacón e profuna, habénose verfcao en las pruebas epermentales que la nclusón e esta nformacón mejora notablemente el resultao e la elmnacón e fono. Dao que este trabajo se encuentra en su etapa ncal, son numerosas las líneas e trabajo futuro que se presentan. La más nmeata es la ncorporacón e moelos artculaos a la funcón objetvo para evtar los problemas ervaos e suponer sólos rígos en movmentos, la obtencón e la pose 3D e los usuaros para, posterormente, trabajar en la eteccón e sgnos sencllos. AGRADECIMIETOS Este trabajo ha so posble gracas a la fnancacón el Mnstero e Cenca e Innovacón meante el proecto VISÚ (ref. TI ). REFERECIAS [1] M. Weser, The computer for the 1st centur, Scentfc Amercan, vol. 65, no. 3, pp , [] H. Hashmoto, Intellgent Interactve Spaces - Integraton of IT an Robotcs, Avance Robotcs, pp , 005. [3] R. a. Broos, The Intellgent Room project, Proceengs Secon Internatonal Conference on Cogntve Technolog Humanzng the Informaton Age, pp , [4] F. Zhou, G. Tan, Y. Yang, H. Xao, an J. Chen, Research an mplementaton of voce nteracton sstem base on PC n ntellgent space, n 010 IEEE Internatonal Conference on Automaton an Logstcs (ICAL), 010, pp [5] K. Imagawa, S. Lu, an S. Ig, Color-base hans tracng sstem for sgn language recognton, n Thr IEEE Internatonal Conference on Automatc Face an Gesture Recognton, Proceengs., 1998, pp [6] L. Dpetro, A. M. Sabatn, an P. Daro, A surve of glove-base sstems an ther applcatons, IEEE Transactons on Sstems, Man, an Cbernetcs, Part C: Applcatons an Revews, vol. 38, no. 4, pp , 008. [7] H. Brashear, T. Starner, P. Luowcz, an H. Juner, Usng multple sensors for moble sgn language recognton, n Seventh IEEE Internatonal Smposum on Wearable Computers, 003. Proceengs., 003, pp [8] R. Lange, Sol-state tme-of-flght range camera, IEEE Journal of Quantum Electroncs, vol. 37, no. 3, pp , 001. [9] C. Plagemann an V. Ganapath, Real-tme entfcaton an localzaton of bo parts from epth mages, 010 IEEE Internatonal Conference on Robotcs an Automaton (ICRA), pp , 010. [10] J. Shotton et al., Real-tme human pose recognton n parts from sngle epth mages, n CVPR, 011, vol., p. 3. [11] P. Breuer an C. Eces, Han gesture recognton wth a novel IR tmeof-flght range camera: a plot stu, n Proceengs of the 3r nternatonal conference on Computer vson/computer graphcs collaboraton technques (MIRAGE 07), 007, pp [1] M. Holte, T. Moeslun, an P. Fhl, Fuson of range an ntenst nformaton for vew nvarant gesture recognton, IEEE Computer Socet Conference on Computer Vson an Pattern Recognton Worshops, 008. CVPRW 08., pp. 1-7, 008. [13] J. Ye an R. Janaran, GPCA: an effcent menson reucton scheme for mage compresson an retreval, Proceengs of the tenth ACM SIGKDD, 004. [14] D. Fale an V. Buzulou, Dstance errors correcton for the Tme of Flght ( ToF ) Cameras. Dragos Fale Laboratorul e Analza s Prelucrarea Vasle Buzulou Laboratorul e Analza s Prelucrarea, IEEE Internatonal Worshop on Imagng Sstems an Technques, 008. IST 008., pp , 008. [15] C. Losaa, M. Mazo, S. Palazuelos, D. Pzarro, an M. Marrón, Mult- Camera Sensor Sstem for 3D Segmentaton an Localzaton of Multple Moble Robots, Sensors, vol. 10, no. 4, pp , Apr [16] C. Losaa, M. Mazo, an S. Palazuelos, Aaptve threshol for robust segmentaton of moble robots from vsual nformaton of ther own movement, n IEEE Internatonal Smposum on Intellgent Sgnal Processng, 009. WISP 009., 009, pp [17] H. Seat an A. Mtche, Concurrent 3-D moton segmentaton an 3- D nterpretaton of temporal sequences of monocular mages., IEEE transactons on mage processng : a publcaton of the IEEE Sgnal Processng Socet, vol. 15, no. 3, pp , Mar [18] (accesble el 03/05/01) 769