Vi introducerar en tvådimensionell kinematisk modell för cykliska rörelser hos människor, som är lämplig för användning som temporal tidigare i alla Bayesian spårning ramar. Denna mänskliga rörelsemodell är enbart baserad på enkla kinematiska egenskaper: ledaccelerationen. Fördelningen av ledaccelerationer som är föremål för cykelns framsteg är inlärd från utbildningsdata. Vi presenterar resultat som erhållits genom att tillämpa den introducerade modellen på den cykliska rörelse backstroke simning i en Kalman filterram som representerar den bakre fördelningen av en Gaussian. Vi utvärderar experimentellt rörelsemodellens känslighet med avseende på frekvens och bullernivå för förmodade utseendebaserade pose-mätningar genom att simulera olika fidelities av pose-mätningar med hjälp av marksanningsdata.
En Kalman filterram presenteras i REF för att explicit modellera kinematics av cykliska rörelser av människor för att uppskatta gemensamma banor av backstroke simmare.
A kinematic model for Bayesian tracking of cyclic human motion
{'venue': 'Electronic Imaging', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Physics', 'Computer Science']}