Abstrakt. Markörlös rörelse fånga algoritmer kräver en 3D-kropp med korrekt anpassade skelettdimension och / eller kroppsform och utseende för att framgångsrikt spåra en person. Tyvärr, många spårningsmetoder anser modell personalisering ett annat problem och använda manuell eller halvautomatisk modell initialisering, vilket avsevärt minskar tillämpligheten. I detta dokument föreslår vi en helautomatisk algoritm som tillsammans skapar en riggad aktörsmodell som vanligen används för animation -skelett, volymetrisk form, utseende, och valfritt en kroppsyta - och uppskattar skådespelarens rörelse från multi-view videoinmatning endast. Metoden är strikt utformad för att arbeta på bilder av allmänna utomhusscener inspelade med mycket få kameror och utan bakgrund subtraktion. Vår metod använder en ny bildformationsmodell med analytisk synlighet och analytiskt differentierad inställningsenergi. För rekonstruktion, 3D kroppsform är ungefärlig som en Gaussisk densitet fält. För pose och formuppskattning minimerar vi en ny kantbaserad inställningsenergi inspirerad av volymstrålegjutning i ett absorberande medium. Vi föreslår vidare en ny statistisk människokroppsmodell som representerar kroppsytan, den volymetriska Gaussiska densiteten och variabiliteten i skelettets form. Med tanke på alla multi-view sekvens, vår metod tillsammans optimerar pose och form parametrar för denna modell helt automatiskt på ett spatiotemporalt sätt.
Rhodin m.fl. REF föreslår en metod som fungerar på flera visningsvideor.
General Automatic Human Shape and Motion Capture Using Volumetric Contour Cues
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}