title: Unraveled skeletons
Creators: name: Langer, Maximilian
Publisher: name: TU Wien
Year: 2019
Subjects: subject: Formrepräsentation
subject: Invarianz bezüglich Artikulation
subject: Formkoordinaten
subject: shape representation
subject: invariant to articulation
subject: shape coordinates

description: Diese Diplomarbeit erarbeitet eine neue Repräsentation für zweidimensionale Objekte, genannt Unraveled Skeletons. Sie ist dafür konstruiert robust in Bezug zu Transformationen zu sein, im speziellen gegenüber artikulierten Bewegungen. Die Eigenschaften der Repräsentation wurden studiert und mögliche Applikationen analysiert. Die Repräsentation basiert auf dem Skelett oder Medial Axis Transform des Objekts. Sie benutzt die sehr robuste Voronoi Methode, um das Skelett zu generieren und „läuft“ dann entlang des Skeletts um das Skelett herum. Bei jedem Punkt wird die minimale Distanz zum Umriss des Objekts in einen Vektor gespeichert. Das Resultat ist eine Liste (Shape signature). Diese Liste (Unraveled Skeleton Vector) kann anschließend für weitere Bearbeitung, zum Beispiel Normalisierung, herangezogen werden. Diese Arbeit untersucht zwei mögliche Einsatzgebiete für Unraveled Skeletons: Shape Analysis und Posen-unabhängige Koordinatensysteme. Da das Unraveled Skeleton unabhängig gegenüber artikulierten Bewegungen ist, ist es geeignet für Shape Analysis oder Objekterkennung, wenn sich diese Objekte artikuliert bewegen (zum Beispiel Tiere). Verschiedene Normalisierungsund Optimierungs-Strategien wurden erarbeitet. Außerdem kann das Unraveled Skeleton dazu benutzt werden, Teile von Objekten zu erkennen. Das Posen-unabhängige Koordinatensystem weist jedem Punkt im Objekt und auf seinem Umriss eine eindeutige Koordinate zu, unabhängig von der Pose oder artikulierten Bewegung. Gemeinsam mit dem nächsten Punkt am Skelett und der Distanz wie sie vom Unraveled Skeleton bereitgestellt werden, können konvexe Regionen adressiert werden. Mit einer dritten Zahl kann jeder Punkt dieser Regionen eindeutig bestimmt werden, die Unraveled Skeleton Koordinaten bestehen daher aus 3 Komponenten. Diese Arbeit beschäftigt sich mit drei möglichen Anwendungen für diese Koordinaten: Shape Blending, Super-Resolution und Verbesserung von Segmentationen. Non-centered Skelette werden ebenfalls behandelt. Alle Resultate wurden auf mehreren Datensätzen evaluiert.
description: This thesis presents a new shape representation called Unraveled Skeleton. It is designed to be robust to a large number of transformations, especially articulated movement. Based on this new representation, its general properties are studied and its application domain established. The representation is based on the skeleton or medial axis of a shape. It uses the very robust Voronoi skeletonization and "walks" around the resulting skeleton tree. At every point the minimum distance to the boundary is saved to a vector, resulting in a list of distance measures, a shape signature. This Unraveled Skeleton vector can then be used for further processing like normalization. This thesis explores two possible directions to use the Unraveled Skeletons: Shape analysis and pose independent coordinate systems. In shape analysis the Unraveled Skeleton vector can be used for articulation independent recognition. For this purpose a number of different normalization and optimization techniques are introduced. It is also possible to use parts of the vector to match parts of objects. The pose independent coordinate system assigns every point inside the shape and on its boundary a unique coordinate independent of pose or articulated movement. Using the closest points on the skeleton and its distance as provided by the Unraveled Skeleton one can address convex patches. Given a third component to chose a point from this patch a coordinate with three components is introduced. This paper states three applications to use the Unraveled Skeleton coordinates: Shape Blending, Super-resolution and Segmentation refinement. It also explores possibilities of non-centered skeletons in regard to Unraveled Skeleton coordinates. All results are evaluated on multiple datasets.