3D reconstruction from a vascular tree model

[EN] In this paper, we present a vascular tree model made with synthetic materials and which allows us to obtain images to make a 3D reconstruction.We have used PVC tubes of several diameters and lengths that will let us evaluate the accuracy of our 3D reconstruction. In order to calibrate the camera we have used a corner detector. Also we have used Optical Flow techniques to follow the points through the images going and going back. We describe two general techniques to extract a sequence of corresponding points from multiple views of an object. The resulting sequence of points will be used later to reconstruct a set of 3D points representing the object surfaces on the scene. We have made the 3D reconstruction choosing by chance a couple of images and we have calculated the projection error. After several repetitions, we have found the best 3D location for the point.

Contador de repeticiones en ejercicios

[ES] Aplicación para dispositivos móviles Android que, ayudada por acelerómetros y giroscopios, da soporte al desarrollo de actividades físicas que necesiten un plan de trabajo basado en repeticiones y rutinas de ejercicios. El App ayuda a contabilizar las repeticiones de cada ejercicio, informando al usuario mediante sonido, para que este pueda mantener un ritmo continuo. El App permite la realización de ejercicios individuales hasta alcanzar un número objetivo de repeticiones o repeticiones libres; o permite la realización de una serie de ejercicios que forman parte de una rutina de ejercicios. Es posible crear rutinas de ejercicios personalizadas, eliminar rutinas o editar rutinas ya existentes (añadiendo o eliminando ejercicios y repeticiones). El reconocimiento de movimientos para la contabilización de repeticiones se realiza usando el valor absoluto del vector de aceleración generado a partir de los datos del acelerómetro del dispositivo. Este método, aunque no permite la precisión de reconocimiento de movimientos que permitiría el modelado tridimensional de la aceleración lineal del dispositivo, permite un reconocimiento menos computacionalmente costoso, ignorando ciertos factores exteriores y sin la necesidad de entrenamiento previo de la aplicación.