Abstrakt. Detta dokument tar upp problemet med att probabilistiskt modellera 3D-människans rörelse för syntes och spårning. Med tanke på den mänskliga rörelsens höga dimension är det för närvarande opraktiskt att lära sig en explicit probabilistisk modell från tillgängliga utbildningsdata. Istället utnyttjar vi metoder från textursyntes som behandlar bilder som en implicit empirisk distribution. Dessa metoder ersätter problemet med att representera sannolikheten för ett texturmönster med att söka träningsdata för liknande fall av detta mönster. Vi utvidgar denna idé till tidsdata som representerar 3D-människors rörelse med en stor databas med exempelrörelser. För att göra metoden användbar i praktiken måste vi ta itu med problemet med effektiv sökning i en stor utbildningssats. Effektivitet är särskilt viktigt för spårning. I detta syfte lär vi oss en lågdimensionell linjär modell av mänsklig rörelse som används för att strukturera exemplet rörelsedatabas i ett binärt träd. En ungefärlig probabilistisk trädsökningsmetod utnyttjar koefficienterna för denna lågdimensionella representation och löper i sublinjär tid. Detta probabilistiska träd sökande returnerar ett visst prov mänsklig rörelse med sannolikhet ungefärlig fördelning av mänskliga rörelser i databasen. Denna provtagningsmetod är lämplig för användning med partikelfiltreringsteknik och tillämpas på ledad 3D-spårning av människor inom ett Bayesianskt ramverk. Framgångsrika spårningsresultat presenteras, tillsammans med exempel på syntetisering av mänsklig rörelse med hjälp av modellen.
I REF föreslås också ett tillvägagångssätt för att probabilistiskt modellera 3D-människans rörelse för karaktärssyntes och -spårning.
Implicit Probabilistic Models of Human Motion for Synthesis and Tracking
{'venue': 'IN EUROPEAN CONFERENCE ON COMPUTER VISION', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}