Vi formulerar mänsklig rörelsespårning som ett högdimensionellt begränsat optimeringsproblem. En ny generativ metod föreslås för mänsklig rörelsespårning inom ramen för evolutionsberäkning. Det viktigaste bidraget är att vi introducerar immungenalgoritm (IGA) för poseoptimering i latent utrymme av mänsklig rörelse. För det första utför vi mänsklig rörelseanalys i det inlärda latenta utrymmet för mänsklig rörelse. Eftersom det latenta utrymmet är lågdimensionellt och innehåller förkunskaper om människans rörelse, gör det pose analys mer effektiv och exakt. Sedan, i sökstrategin, tillämpar vi IGA för poseoptimering. Jämfört med genetisk algoritm och andra evolutionära metoder är dess främsta fördel förmågan att använda förkunskaper om människans rörelse. Vi utformar en IGA-baserad metod för att uppskatta mänskliga pose från statiska bilder för initiering av rörelsespårning. Och vi föreslår en sekventiell IGA (S-IGA) algoritm för rörelsespårning genom att införliva tidskontinuitetsinformation i den traditionella IGA. Experimentella resultat på olika videor av olika rörelsetyper visar att vår IGA-baserade pose estimeringsmetod kan användas för initiering av rörelsespårning. Den S-IGA-baserade rörelsespårningsmetoden kan uppnå exakt och stabil spårning av 3D-mänsklig rörelse.
Författarna föreslog en sekventiell IGA (S-IGA) algoritm för rörelsespårning genom att införliva information om tidskontinuitet i den traditionella IGA REF.
Articulated Human Motion Tracking Using Sequential Immune Genetic Algorithm
{'venue': None, 'journal': 'Mathematical Problems in Engineering', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}