I detta dokument föreslår vi en metod för samtidig mänsklig helkropp pose tracking och aktivitetsigenkänning från tid-of-flight (ToF) kamerabilder. Enkla och glesa djupsignaler används tillsammans med en tidigare rörelsemodell som begränsar spårningsproblemet. Vår modell består av lågdimensionella multiplikationer av möjliga poser för flera aktiviteter. Ett partikelfilter gör det möjligt för oss att effektivt utvärdera olika posehypoteser över olika aktiviteter och att välja en som är mest överensstämmande med de observerade djupbildssignalerna. Vi relaterar poser i de många olika inbäddningar till helkroppsposer och till observerbara djupsignaler med hjälp av icke-linjär regressionskartläggningar. Vår metod kan på ett robust sätt upptäcka förändringar i aktiviteten och anpassa sig därefter. Vi utvärderar vår metod på ett dataset med 10 aktiviteter för 10 personer och visar att vi kan spåra hela kroppen posera och klassificera utförda aktiviteter med hög precision som diskuteras i tidningen.
I REF beskrivs en toF-baserad metod som samtidigt uppskattar att hela kroppen utgör och klassificerar den utförda aktiviteten.
Manifold Learning for ToF-based Human Body Tracking and Activity Recognition
{'venue': 'BMVC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}