Abstract-Tracking generiska mänskliga rörelse är mycket utmanande på grund av dess högdimensionella tillstånd utrymme och de olika rörelsetyper som berörs. För att hantera dessa utmaningar föreslås en fusionsformulering som integrerar låg- och högdimensionella spårningsmetoder i ett ramverk. Det lågdimensionella tillvägagångssättet övervinner framgångsrikt det högdimensionella problemet med att spåra rörelserna med tillgängliga träningsdata genom att lära sig rörelsemodeller, men det fungerar bara med specifika rörelsetyper. Å andra sidan, även om det högdimensionella tillvägagångssättet kan återställa rörelserna utan inlärda modeller genom provtagning direkt i pose utrymme, det saknar robusthet och effektivitet. Inom ramen för detta sammansmältes de två parallella tillvägagångssätten, låg- och högdimensionella, genom ett probabilistiskt tillvägagångssätt vid varje tidpunkt. Denna probabilistiska fusionsmetod säkerställer att systemets övergripande prestanda förbättras genom att man koncentrerar sig på respektive fördelar med de två strategierna och löser deras svaga punkter. De experimentella resultaten, efter kvalitativa och kvantitativa jämförelser, visar hur effektivt det föreslagna tillvägagångssättet är när det gäller att spåra allmän mänsklig rörelse. Index Terms-High-dimensionella metoder, mänsklig rörelsespårning, lågdimensionella metoder, probabilistisk fusion.
Cui Jinshi m.fl. I Ref föreslogs ett nytt ramverk för spårning av mänskliga rörelser baserat på en fusionsformulering som integrerar låga och högdimensionella spårningsmetoder i ett ramverk.
Tracking Generic Human Motion via Fusion of Low- and High-Dimensional Approaches
{'venue': 'IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}