Abstract-I detta papper, anser vi problemet med att spåra mänskliga rörelser med en 22-DOF kinematisk modell från djupbilder. I motsats till befintliga tillvägagångssätt, vårt system skalar naturligt till flera sensorer. Motiveringen bakom vår strategi, kallad Multiple Depth Camera Approach (MDCA), är att genom att använda flera kameror, kan vi avsevärt förbättra spårningskvaliteten och minska tvetydigheter som till exempel orsakas av ocklusioner. Genom att samla djupbilder av alla tillgängliga kameror i ett gemensamt punktmoln, kan vi sömlöst införliva tillgänglig information från flera sensorer i pose uppskattning. För att spåra den högdimensionella mänskliga pose, använder vi toppmoderna glödgad partikelfiltrering och partition provtagning. Vi beräknar partikel sannolikheten baserat på den trunkerade signerade avståndet av varje observerad punkt till en parameteriserad mänsklig form modell. Vi använder en grov-tofine system för att känna igen ett brett spektrum av poser för att initiera spåraren. I våra experiment visar vi att vårt tillvägagångssätt exakt kan spåra människans rörelse i realtid (15Hz) på en GPGPU. I direkt jämförelse med två befintliga trackers (OpenNI, Microsoft Kinect SDK), fann vi att vår strategi är betydligt mer robust för okonstruerade rörelser och under (partiella) ocklusioner.
Till exempel Zhang et al. Ref smälte enskilda djupbilder till ett gemensamt punktmoln och använde en effektiv partikelfiltreringsmetod för pose estimering.
Real-time human motion tracking using multiple depth cameras
{'venue': '2012 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'journal': '2012 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}