Vi föreslår en metod som bygger på markörlösa visuella observationer för att spåra den fullständiga artikuleringen av två händer som interagerar med varandra på ett komplext, oöverskådligt sätt. Vi formulerar detta som ett optimeringsproblem vars 54-dimensionella parameterutrymme representerar alla möjliga konfigurationer av två händer, var och en representeras som en kinematisk struktur med 26 grader av frihet (DoFs). För att lösa detta problem använder vi partikelsvamoptimering (PSO), en evolutionär, stokastisk optimeringsmetod med målet att hitta den tvåhandskonfiguration som bäst förklarar observationer som tillhandahålls av en RGB-D-sensor. Såvitt vi vet är den föreslagna metoden den första att försöka och uppnå den artikulerade rörelsespårningen av två starkt interagerande händer. Omfattande kvantitativa och kvalitativa experiment med simulerade och verkliga bildsekvenser visar att en korrekt och effektiv lösning av detta problem verkligen är möjlig.
I REF, partikel svärm optimering (PSO) har tillämpats på spårning av två interagerande händer från djupdata.
Tracking the articulated motion of two strongly interacting hands
{'venue': '2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}