Abstract-Den algoritm som presenteras här möjliggör rörelsespårning av ett mänskligt ämne utför rehabiliteringsövningar under fysioterapi. Rörelsen spåras genom att montera en modell i de observerade data, som är djupbilder från en eller flera Kinect-sensorer. Modellen består av en ytmaska morfologiskt nära patientens kropp och ett ledat skelett. Maskan deformeras genom linjär flåsning enligt skelettets pose. Optimeringen utförs genom partikelfiltrering. Tack vare grafikrörledningen och GPU:s datorkapacitet når vår algoritm exekveringshastigheter nära realtid. När man arbetar offline med en modell som ligger mycket nära patientens morfologi uppskattas ledernas placeringar och rotationer med en genomsnittlig noggrannhet som är mindre än några millimeter respektive några grader.
Penelle, et al., har använt flera Microsoft Kinect kameror för att spåra mänskliga rörelser genom att montera en modell till observerade data, som är djup bilder från Kinect kameror REF.
Human motion tracking for rehabilitation using depth images and particle filter optimization
{'venue': '2013 2nd International Conference on Advances in Biomedical Engineering', 'journal': '2013 2nd International Conference on Advances in Biomedical Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}