Abstract-I detta papper presenterar vi en ny ram för oövervakade kinematiska struktur lärande av komplexa artikulerade objekt från en enda-vy 2D bildsekvens. I motsats till tidigare rörelsebaserade metoder, som uppskattar relativt enkla artikulationer, kan vår metod generera godtyckligt komplexa kinematiska strukturer med skeletttopologi via en successiv iterativ sammanslagningsstrategi. Den iterativa sammanfogningsprocessen styrs av en densitetsvägd skelettkarta som genereras från en ny objektgränsgenereringsmetod från glesa 2D-funktionspunkter. Våra huvudsakliga bidrag kan sammanfattas enligt följande: i) En oövervakad komplex artikulerad kinematisk strukturuppskattningsmetod som kombinerar rörelsesegment med skelettinformation. (ii) En iterativ fin-to-coarse sammanslagningsstrategi för adaptiv rörelsesegmentering och strukturell topologi inbäddning. iii) En skelettuppskattningsmetod baserad på en ny siluettgränsgenerering från glesa funktionspunkter med hjälp av en adaptiv modellurvalsmetod. iv) En ny mycket artikulerad objekt datauppsättning med marken sanning annotering. Vi har verifierat effektiviteten hos vår föreslagna metod när det gäller beräkningstid och uppskattningsnoggrannhet genom rigorösa experiment med flera datauppsättningar. Våra experiment visar att den föreslagna metoden överträffar toppmoderna metoder både kvantitativt och kvalitativt. Index Terms-högt artikulerad kinematisk strukturuppskattning, adaptiv rörelsesegmentering, densitetsvägd siluettgenerering från glesa punkter, adaptivt val av kärna
Chang och Demiris Ref presenterade nyligen en komplex strukturuppskattningsmetod genom att kombinera rörelse- och skelettinformation, som visar den senaste uppskattningen även för komplexa objekt.
Highly Articulated Kinematic Structure Estimation Combining Motion and Skeleton Information
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}