Sammanfattning av denna webbsida: Detta papper behandlar problemet med exakt och robust spårning av 3D-mänsklig kropp poserar från djup bildsekvenser. Att återvinna det stora antalet grader av frihet i mänskliga kroppsrörelser från en djup bildsekvens är utmanande på grund av behovet av att lösa den djup tvetydighet som orsakas av självocklusioner och svårigheten att återhämta sig från spårning misslyckande. Människokroppens poser kan uppskattas genom modellmontering med hjälp av täta överensstämmelser mellan djupdata och en artikulerad mänsklig modell (lokal optimeringsmetod). Även om det vanligtvis uppnår en hög noggrannhet på grund av täta korrespondenser, kan det misslyckas med att återhämta sig från spårning misslyckande. Alternativt, mänskliga pose kan rekonstrueras genom att upptäcka och spåra mänskliga kroppen anatomiska landmärken (nyckelpunkter) baserat på låg nivå djup bildanalys. Medan denna metod (nyckelpunkt baserad metod) är robust och återhämtar sig från spårning misslyckande, dess pose uppskattning noggrannhet beror enbart på bild-baserad lokalisering noggrannhet av nyckelpunkter. För att ta itu med dessa begränsningar presenterar vi ett flexibelt Bayesianskt ramverk för att integrera pose estimeringsresultat som erhållits med metoder baserade på nyckelpunkter och lokal optimering. Experimentella resultat visas och resultatjämförelse presenteras för att visa hur effektivt det föreslagna tillvägagångssättet är.
Zhu och Fujimura visade fördelen med att använda djupbilder för människokroppen pose tracking REF.
A Bayesian Framework for Human Body Pose Tracking from Depth Image Sequences
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}