Abstract-Extrahera helkropp rörelse av promenader människor från monokulära videosekvenser i komplexa, verkliga miljöer är ett viktigt och svårt problem, går utöver enkel spårning, vars tillfredsställande lösning kräver en lämplig balans mellan användning av tidigare kunskap och lärande från data. Vi föreslår ett konsekvent Bayesianskt ramverk för att införa stark förkunskap i ett system för att utvinna mänsklig gång. I detta arbete byggs den starka föregångaren av en enkel ledad modell med både tidsinvarianta (statiska) och tidsvarianta (dynamiska) parametrar. Modellen är lätt att anpassa för att tillgodose situationer som vandrare som bär kläder som skymmer armar och ben. Statistiken över parametrarna är inlärda från högkvalitativa (inomhuslaboratoriet) data och Bayesian ramverket tillåter oss då att "bootstrap" till exakt gångdragning på de bullriga bilder som är typiska för belamade, utomhus scener. För att uppnå automatisk montering använder vi en dold Markov-modell för att upptäcka bildernas faser i en gångcykel. Vi demonstrerar vår syn på silhuetter som utvunnits ur frontoparallell ("sideways on") sekvenser av vandrare under både högkvalitativa inomhus- och bullriga utomhusförhållanden. Förutom högkvalitativa data med syntetiskt buller och ocklusioner tillade, testar vi också vandrare med ryggsäckar, kjolar och dike rockar. Resultaten kvantifieras i form av chamferavstånd och genomsnittligt pixelfel mellan automatiskt extraherade kroppspunkter och motsvarande handmärkta punkter. Ingen del av systemet är ny i sig, men den övergripande ramen gör det möjligt att extrahera gång från mycket sämre kvalitet bildsekvenser än hittills. Detta bekräftas genom att jämföra personidentifiering med gång med vår metod och en väletablerad grundläggande igenkänningsalgoritm.
I REF föreslås två typer av parametrar: tid-invariant (statisk) och tid-variant (dynamisk).
A Bayesian Framework for Extracting Human Gait Using Strong Prior Knowledge
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}