Detta dokument presenterar en evolutionär metod för att uppskatta överkroppens hållning från multi-vy markörlösa sekvenser. Vi passar en 24-dof skelett modell för att spara 3D stereo data från en rad kameror. Vi använder en partikel svärm optimering algoritm som är i sig parallell, kan införliva begränsningar och inte kräver rörelse modeller. Vi delar upp det högdimensionella sökutrymmet baserat på lemdynamik från applikationssekvenser och utför hierarkisk montering från minst till de mest osäkra kroppsdelarna. Vi visar experimentellt fördelarna med detta system mot icke-hierarkisk optimering i form av skarpare felminskning. Vi rapporterar resultat med 3-D scanner data från en modell människa och bullriga, kalibrerade stereo skillnader kartor över en riktig videokonferens scen.
REF använder PSO för att passa en pinne modell för att sparra 3D stereo data rekonstrueras från en rad kameror.
Human body posture via hierarchical evolutionary optimization
{'venue': 'IN: BMVC06. (2006) III:999', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}