Vi förespråkar användningen av Gaussian Process Dynamical Models (GPDMs) för att lära mänskliga pose och motion priors för 3D-personer spårning. En GPDM ger en lågdimensionell inbäddning av mänskliga rörelsedata, med en densitetsfunktion som ger högre sannolikhet att poser och rörelser nära träningsdata. Med Bayesian modell genomsnitt en GPDM kan läras från relativt små mängder av data, och det generaliserar graciöst till rörelser utanför träningssetet. Här modifierar vi GPDM för att tillåta inlärning från rörelser med betydande stilistisk variation. De resultat tidigare är effektiva för att spåra en rad mänskliga promenadstilar, trots svaga och bullriga bildmätningar och betydande ocklusioner.
Urtasun m.fl. REF använder Gaussian Process Dynamical Models (GPDM) för människor spårning.
3D People Tracking with Gaussian Process Dynamical Models
{'venue': "2006 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR'06)", 'journal': "2006 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR'06)", 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}