Abstrakt Lokal optimering och filtrering har i stor utsträckning tillämpats på modellbaserad 3D mänsklig rörelsefångst. Global stokastisk optimering har nyligen föreslagits som lovande alternativ lösning för spårning och initiering. För att dra nytta av optimering och filtrering introducerar vi ett flerskiktsramverk som kombinerar stokastisk optimering, filtrering och lokal optimering. Medan det första lagret bygger på interaktion simulerad glödgning och vissa svaga tidigare information om fysiska begränsningar, det andra lagret förfinar uppskattningarna genom filtrering och lokal optimering så att noggrannheten ökas och tvetydigheter löses över tid utan att införa restriktioner på dynamiken. I vår experimentella utvärdering demonstrerar vi de betydande förbättringarna av flerskiktsramen och tillhandahåller kvantitativa 3D pose tracking results för hela HumanEva-II datasetet. Papperet innehåller vidare en jämförelse av global stokastisk optimering med partikelfiltrering, glödgning av partikelfiltrering och lokal optimering.
Mer om kopplingen mellan optimering och spårning finns i REF, där ett ramverk för att kombinera stokastisk optimering, filtrering och lokal optimering diskuteras.
Optimization and Filtering for Human Motion Capture
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}