Cilt No : 16 | Sayı : 1 | Yıl : 2020















Son Sayı Arşiv En Çok İndirilen Makaleler Online Makale Gönder
  
RGB-D derinlik kamerasının farklı görüntüleme mesafelerinde veri doğruluğunun incelenmesi [Yeditepe J Dent]
Yeditepe J Dent. 2020; 16(1): 31-36 | DOI: 10.5505/yeditepe.2020.96658  

RGB-D derinlik kamerasının farklı görüntüleme mesafelerinde veri doğruluğunun incelenmesi

Tamer Çelakıl
İstanbul Üniversitesi Diş Hekimliği Fakültesi, Protetik Diş Tedavisi A.D., İstanbul

GİRİŞ ve AMAÇ: Bu çalışmanın amacı, piyasaya yeni çıkan ve derinlik ile renk bilgisinin elde edilebildiği Intel RealSense D415 kamerasının farklı obje uzaklıklarındaki veri doğruluğunu incelemektir.
YÖNTEM ve GEREÇLER: Derinlik sensörlü kamera hazır üretilmiş bir kulak modelinden 22 cm, 44 cm ve 70 cm uzaklıklara yerleştirilerek kulak modelinin üç boyutlu görüntüleri elde edildi. Kulak modeli üzerinde işaretlenen 3 anatomik nokta arasındaki (A, B ve C) mesafeler bilgisayar ortamında ölçüldü. Bu verilerin doğruluğunu karşılaştırabilmek amacıyla noktalar arası mesafeler kulak modeli üzerinde dijital bir kumpas ile ayrıca ölçüldü. Elde edilen 4 grubun sonuçları arasındaki anlamlılıkların belirlenebilmesi için Friedman testi ve Bonferroni Dunn testi uygulandı.
BULGULAR: 22 cm, 44 cm, 70 cm ve kontrol olarak ölçülen gruplardaki A, B ve C mesafeleri arasında istatistiksel olarak anlamlı farklılıklar saptandı (p<0.01). 70 cm uzaklıktan elde edilen 3B görüntülerde noktalar arası mesafeler, 22 cm, 44 cm ve kontrol gruplarına göre anlamlı şekilde yüksek bulundu ve veri güvenilirliğinin anlamlı derecede düşük olduğu gözlemlendi (p<0.05).
TARTIŞMA ve SONUÇ: 22 cm ve 44 cm grupları arasındaki veriler değerlendirildiğinde anlamlı bir farklılık olmadığı ve bu verilerin gerçek değerler (kontrol) ile de anlamlı derecede uyumlu olduğu gözlemlenmiştir. Bu sonuçlar yorumlandığında, mevcut kameranın 22 cm ve 44 cm çalışma mesafelerinde yüksek veri güvenilirliği sağladığı sonucu ortaya çıkmaktadır.

Anahtar Kelimeler: Derinlik sensörü, antropometrik ölçüm, dijital yüz ölçüsü.


Examination of the data accuracy of a RGB-D depth camera at different viewing distances

Tamer Çelakıl
Istanbul University, Faculty of Dentistry, Department of Prosthodontics, Istanbul

INTRODUCTION: The aim of this study is to examine the accuracy of data of the newly announced Intel RealSense D415 camera, where depth and color information can be obtained, on different object distances.
METHODS: The depth sensor camera was placed at a distance of 22 cm, 44 cm and 70 cm from a prefabricated ear model to obtain three-dimensional images of the ear model. The distances between the 3 anatomical points marked on the ear model (A, B and C) were measured on computer. To compare the accuracy of these data, the distances between the points were measured with a digital caliper on the ear model. Friedman test and Bonferroni Dunn test were used to determine the significance between the results of the 4 groups.
RESULTS: There were statistically significant differences between A, B and C distances in the groups measured as 22 cm, 44 cm, 70 cm and control (p <0.01). The distance between the points in 70 cm group was significantly higher than the control group, and the reliability of this data was significantly lower than the control group (p <0.05).
DISCUSSION AND CONCLUSION: When the data between 22 cm and 44 cm groups were evaluated, it was observed that there was no significant difference and these data were significantly compatible with the actual values (control). When these results are interpreted, it is concluded that the current camera provides high data reliability at working distances of 22 cm and 44 cm.

Keywords: Depth sensor, anthropometric measurement, digital face impression.


Tamer Çelakıl. Examination of the data accuracy of a RGB-D depth camera at different viewing distances. Yeditepe J Dent. 2020; 16(1): 31-36

Sorumlu Yazar: Tamer Çelakıl, Türkiye


ARAÇLAR
Tam Metin PDF
Yazdır
Alıntıyı İndir
RIS
EndNote
BibTex
Medlars
Procite
Reference Manager
E-Postala
Paylaş
Yazara e-posta gönder

Benzer makaleler
PubMed
Google Scholar




LookUs & Online Makale