Abstrakt. Erkännandet av mänskliga gester och ansiktsuttryck i bildsekvenser är ett viktigt och utmanande problem som möjliggör en mängd tillämpningar för människa-datorinteraktion. I detta dokument beskrivs ett ramverk för inkrementellt erkännande av mänskliga rörelser som utvidgar algoritmen \Condensation" som föreslås av Isard och Blake (ECCV'96). Människans rörelser är modellerade som temporal banor av vissa uppskattade parametrar över tiden. Kondensationsalgoritmen använder slumpmässiga provtagningsmetoder för att stegvis matcha banamodellerna med multivariata indata. Ramen för erkännande demonstreras med två exempel. Det första exemplet innebär en förstärkt oce whiteboard med vilken en användare kan göra enkla handgester för att greppa regioner av brädet, skriva ut dem, spara dem, etc. Det andra exemplet illustrerar igenkännandet av mänskliga ansiktsuttryck med hjälp av de uppskattade parametrarna för en inlärd modell av munrörelser.
Black och Jepson REF utökade CONDENSA-TION algoritmen till att känna igen gester och ansiktsuttryck där mänskliga rörelser modellerades som temporal banor av vissa uppskattade parametrar (som beskriver tillstånden för en gest eller ett uttryck) över tiden.
A Probabilistic Framework for Matching Temporal Trajectories: CONDENSATION-Based Recognition of Gestures and Expressions
{'venue': 'ECCV (1)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}