I detta dokument presenterar vi ett spårningsramverk för att fånga artikulerade mänskliga rörelser i realtid, utan behov av att fästa markörer på objektets kropp. Detta uppnås genom att först få en lågdimensionell representation av träningsrörelsedata, med hjälp av en icke-linjär dimensionsreduktionsteknik som kallas bakåtkonstruerad GPLVM. En tidigare dynamisk modell lärs sedan av denna lågdimensionella representation genom att partitionera rörelsesekvenserna till elementära rörelser med hjälp av en oövervakad EM-klusteralgoritm. De tidsmässiga beroendena mellan dessa elementära rörelser fångas effektivt upp av en Variabel Längd Markov-modell. Den inlärda dynamiken modellen används för att förvränga spridningen av kandidat utgör vektorer i det låga dimensionsutrymmet. Genom att kombinera detta med en effektiv volymetrisk rekonstruktionsalgoritm, kan vårt ramverk snabbt utvärdera varje kandidat posera mot bildbevis fångas från flera vyer. Vi presenterar resultat som visar vårt system kan exakt spåra komplexa strukturerade aktiviteter som balettdans i realtid.
Ett ramverk för att spåra partiklar i realtid som infördes av Hou REF för att fånga mänskliga rörelser.
Real-time Body Tracking Using a Gaussian Process Latent Variable Model
{'venue': '2007 IEEE 11th International Conference on Computer Vision', 'journal': '2007 IEEE 11th International Conference on Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}