Abstract-Estimating mänskliga poser är ett viktigt steg mot att utveckla robotar som kan förstå mänskliga rörelser och förbättra deras kognitiva kapacitet. Detta papper presenterar en geometrisk funktion för att uppskatta mänskliga poser från en 3D-punkt molninmatning. Den föreslagna funktionen kan betraktas som en förlängning av idén om visuella funktioner, såsom färg / kant, av färg / grayska bilder, och den innehåller den geometriska strukturen i punktmolnet. Det härleds genom att arrangera 3D-punkterna i en trädstruktur, som bevarar de globala och lokala egenskaperna hos 3D-punkterna. Visas experimentellt, trädstrukturen (spatial beställning) är särskilt viktigt för att uppskatta mänskliga poser (dvs. artikulerade objekt). 3D-orientering (pann, lutning och girvinkel) och formegenskaper extraheras sedan från varje nod i trädet för att beskriva den geometriska fördelningen av 3D-punkterna. Den föreslagna funktionen har utvärderats på ett referensdataset och jämförts med två befintliga geometriska egenskaper. Experimentella resultat visar att den föreslagna funktionen har det lägsta totala felet i human-pose uppskattning.
Med hjälp av 3D-Point-Cloud föreslog REF en 3D-funktion för att uppskatta den mänskliga posen.
A 3D-point-cloud feature for human-pose estimation
{'venue': '2013 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'journal': '2013 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}