Figur 1: Vårt system rekonstruerar automatiskt och exakt 3D-skelettet i realtid med hjälp av monokulära djupdata från en enda kamera. (överst) referensbildsdata, (underst) de rekonstruerade ger överliggande djupdata. Vi presenterar en snabb, automatisk metod för att exakt fånga fullkroppsrörelsedata med hjälp av en enda djupkamera. Kärnan i vårt system ligger en realtid registreringsprocess som korrekt rekonstruerar 3D mänskliga poser från enskilda monokulära djup bilder, även i fallet med betydande ocklusioner. Tanken är att formulera registreringsproblemet i ett Maximum A Posteriori (MAP) ramverk och iterativt registrera en 3D-ledd människokroppsmodell med monokulära djupkurer via linjära systemlösare. Vi integrerar djupdata, silhuettinformation, helkropp geometri, temporal pose priors, och ocklusion resonemang i en enhetlig MAP uppskattning ramar. Vår 3D-spårningsprocess kräver dock manuell initiering och återhämtning från fel. Vi tar itu med denna utmaning genom att kombinera 3D-spårning med 3D-positionsdetektering. Denna kombination automatiserar inte bara hela processen utan förbättrar också avsevärt systemets robusthet och noggrannhet. Hela vår algoritm är mycket parallell och är därför enkelt implementerad på en GPU. Vi demonstrerar kraften i vår strategi genom att fånga upp ett brett spektrum av mänskliga rörelser i realtid och uppnå toppmodern noggrannhet i vår jämförelse mot alternativa system som Kinect [2012].
Alternativt arbete använder ett datadrivet tillvägagångssätt för att återställa poserar från en enda djupkamera REF.
Accurate realtime full-body motion capture using a single depth camera
{'venue': 'TOGS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}