Abstract Microsoft Kinect är fri från markör och kalibrering och används numera i stor utsträckning i många rörelsebaserade applikationer, såsom användarutbildning för komplexa industriella uppgifter och ergonomi innebär utvärdering. Det största problemet med Kinect är placeringskravet för att erhålla exakta poser, samt dess svaghet mot ocklusioner. För att förbättra Kinects robusthet i interaktiva rörelsebaserade tillämpningar har man föreslagit datadriven rekonstruktion i realtid. Tanken är att använda en databas av exakt fångade mänskliga poser som en innan man optimerar Kinect erkända, för att uppskatta de sanna poser som utförs av användaren. Det viktigaste forskningsproblemet är att identifiera de mest relevanta poserna i databasen för korrekt och effektiv återuppbyggnad. I detta dokument föreslår vi en ny formåteruppbyggnadsmetod baserad på modellering av posedatabasen med en struktur som kallas Filtered Pose Graph, som anger den inneboende överensstämmelsen mellan poser. En sådan diagram inte bara påskyndar databasen innebär urvalsprocessen, men också förbättrar relevansen av de utvalda poserna för högre kvalitet återuppbyggnad. Vi tillämpar den föreslagna metoden i en utmanande industriell miljö som innebär suboptimal Kinect placering och en stor mängd ocklusion. Experimentella resultat visar att vårt realtidssystem rekonstruerar Kinect mer exakt än befintliga metoder.
Den filtrerade pose grafen kan användas för att uppnå hållning rekonstruktion i realtid REF.
Filtered pose graph for efficient kinect pose reconstruction
{'venue': 'Multimedia Tools and Applications', 'journal': 'Multimedia Tools and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}