Abstract-This paper utvecklar probabilistiska metoder för visuell spårning av en tredimensionell geometrisk handmodell från monokulära bildsekvenser. Vi anser att en överflödig representation där varje modellkomponent beskrivs av dess position och inriktning i den globala koordinatramen. Därefter definieras en tidigare modell som upprätthåller de kinematiska begränsningar som modellens fogar innebär. Vi visar att denna tidigare har en lokal struktur, och är i själva verket ett parvis Markov slumpmässigt fält. Dessutom gör vår redundanta representation det möjligt för färg- och kantbaserade sannolikhetsåtgärder, såsom Chamferavståndet, att på liknande sätt brytas ned i fall där det inte finns någon självocklusion. Med tanke på denna grafiska modell av handkinematik, kan vi spåra handens rörelse med hjälp av den nyligen föreslagna nonparametric tro förökning (NBP) algoritm. Likt partikelfilter approximerar NBP den bakre fördelningen över handkonfigurationer som en samling prover. NBP använder dock den grafiska strukturen för att kraftigt minska dimensionaliteten i dessa distributioner, vilket ger förbättrad robusthet. Flera metoder används för att förbättra NBP:s beräkningseffektivitet, inklusive en ny KD-treebaserad metod för snabb Chamfer distansutvärdering. Vi tillhandahåller simuleringar som visar att NBP kan användas för att förfina felaktiga modellinitieringar, samt spårhandsrörelse genom utökade bildsekvenser.
Sudderth REF använde icke-parametrisk trosförökning och geometrisk handmodell för att spåra handrörelser.
Visual Hand Tracking Using Nonparametric Belief Propagation
{'venue': '2004 Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshop', 'journal': '2004 Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshop', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}