Abstract New method of the human body pose estimation baserat på en enda kamera 2D observation presenteras, som syftar till smart övervakning relaterade videoanalys och åtgärdsigenkänning. Den använder 3D-modell av människokroppen, och genetisk algoritm i kombination med glödgat partikelfilter för att söka den globala optimal modell tillstånd, bäst matchar objektets 2D observation. Dessutom används nya rörelsekostnadsmått, med tanke på kroppens nuvarande pose och historia, vilket gynnar uppskattningarna med de lägsta förändringarna i rörelsehastighet jämfört med tidigare poser. Begreppet "genetiskt minne" introduceras för genetisk bearbetning av både nuvarande och tidigare tillstånd av 3D-modellen. State-of-the-art inom området för spårning av mänskliga kroppar presenteras och diskuteras. Närmare uppgifter om den genomförda metoden beskrivs. Resultat av experimentell utvärdering av utvecklad algoritm ingår och diskuteras.
I REF ) presenteras en Hybridgenetisk-APF-metod där en genetisk algoritm kombineras med glödgad PF för människokroppens pose estimering.
Genetic programming extension to APF-based monocular human body pose estimation
{'venue': 'Multimedia Tools and Applications', 'journal': 'Multimedia Tools and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}