Vi presenterar en ny, robust, integrerad strategi för segmenteringsform och rörelseuppskattning av artikulerade objekt. Inledningsvis antar vi att objektet består av en enda del, och vijit en deformerbar modell till de givna data med hjälp av vår fysik-baserade ramverk. Eftersom föremålet uppnår nya ställningar beslutar vi utifrån vissa kriterier om och när vi ska ersätta den ursprungliga modellen med två nya modeller. Dessa kriterier bygger på modellens tillstånd och de givna uppgifterna. Vi passar sedan modellerna till data med hjälp av en ny algoritm för att tilldela krafter från data till de två modellerna, vilket tillåter partiell överlappning mellan dem och bestämning av gemensam plats. Detta tillvägagångssätt tillämpas iterativt tills alla objektets rörliga delar identifieras. Dessutom dejne vi nya globala deformationer och vi demonstrerar vår teknik i en serie experiment, där Kalman filtrering används för att redovisa buller och ocklusion.
Kakadiaris, etc. I Ref föreslogs en integrerad strategi för segmentering, form och rörelseuppskattning av komplexa ledmotiverade objekt.
Active part-decomposition, shape and motion estimation of articulated objects: a physics-based approach
{'venue': '1994 Proceedings of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '1994 Proceedings of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}