I detta dokument föreslås en lösning för automatisk upptäckt och spårning av mänskliga rörelser i bildsekvenser. På grund av komplexiteten i människokroppen och dess rörelse är automatisk upptäckt av 3D-människans rörelse fortfarande ett öppet och viktigt problem. Befintliga metoder för automatisk detektering och spårning fokuserar på 2D-signaler och utnyttjar normalt objektets utseende (färgfördelning, form) eller kunskap om en statisk bakgrund. Däremot utnyttjar vi 2D optisk flödesinformation som ger rika beskrivande signaler, samtidigt som vi är oberoende av objekt och bakgrundsutseende. För att representera människors optiska flödesmönster ur godtyckliga synvinklar utvecklar vi en ny representation av människans rörelse med hjälp av lågdimensionella spatiotemporala modeller som lärs med hjälp av rörelsefångningsdata från människor. Förutom mänsklig rörelse (förgrunden) modellerar vi probabilistiskt rörelsen av generiska scener (bakgrunden); dessa statistiska modeller definieras som Gibbs-fält specificerade från första ordningens derivat av rörelseobservationer. Detektion och spårning finns i en principiell Bayesiansk ram som innebär beräkning av en bakre sannolikhetsfördelning över modellparametrarna (dvs. platsen och typen av mänsklig rörelse) med tanke på en sekvens av optiska flödesobservationer. Partikelfiltrering används för att representera och förutsäga denna icke-gaussiska bakre fördelning över tiden. Modellparametrarna för prov från denna distribution är relaterade till poseparametrarna för en 3D-ledd modell (t.ex. de ungefärliga ledvinklarna och rörelseriktningen). Således visar sig metoden vara lämplig för att initiera mer komplexa probabilistiska modeller av mänsklig rörelse. Som visas av experiment på verkliga bildsekvenser, vår metod kan upptäcka och spåra människor under olika synvinklar med komplexa bakgrunder.
Mer lik oss, Fablet och Black REF använder en 3D ledad kropp modell och rörelse fånga data för att projicera 3D kropp rörelse i 2D optiskt flöde.
Automatic Detection and Tracking of Human Motion with a View-Based Representation
{'venue': 'European Conf. On Computer Vision, ECCV’02', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}