Abstrakt. Att spåra mänsklig pose i realtid är ett svårt problem med många intressanta tillämpningar. Befintliga lösningar lider av en mängd olika problem, särskilt när de ställs inför ovanliga mänskliga poser. I detta papper härleder vi en algoritm för att spåra mänskliga pose i realtid från djupsekvenser baserade på MAP inference i en probabilistisk temporal modell. Huvudidén är att utvidga ICP-målet (iterative nearly points) genom att modellera begränsningen att det observerade objektet inte kan komma in i fritt utrymme, utrymmets area framför mätningarna i det verkliga området. Vårt primära bidrag är en förlängning till den artikulerade ICP-algoritmen som effektivt kan genomdriva denna begränsning. Våra experiment visar att inklusive denna term förbättrar spårning noggrannhet avsevärt. Det resulterande filtret körs på 125 ramar per sekund med hjälp av en enda stationär CPU-kärna. Vi ger omfattande experimentella resultat på utmanande realtidsdata, vilket visar att algoritmen överträffar de tidigare toppmoderna spårarna både i beräkningseffektivitet och noggrannhet.
Ganapathi m.fl. REF införde ett realtidssystem som spårar människans rörelse från en sekvens av djupbilder baserade på den probabilistiska tidsmodellen.
Real-Time Human Pose Tracking from Range Data
{'venue': 'ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}