Sammanfattning En stor utmaning i att tillämpa Bayesian spårningsmetoder för att spåra 3D mänskliga kroppen pose är den höga dimensionaliteten i pose state utrymme. Det har observerats att 3D-kroppen utgör parametrar som normalt kan antas ligga på ett lågdimensionellt grenrör inbäddat i det högdimensionella rummet. Målet med detta arbete är att approxima den lågdimensionella grenrör så att en lågdimensionell tillstånd vektor kan erhållas för effektiv och effektiv Bayesian spårning. För att uppnå detta mål, en globalt samordnad blandning av faktoranalysatorer läras från rörelse fånga data. Varje faktoranalysator i blandningen är en "lokalt linjär dimensions reducer" som approximerar en del av grenröret. Den globala parametriseringen av grenröret uppnås genom att anpassa dessa lokalt linjära bitar i ett globalt koordinatsystem. För att möjliggöra automatiskt och optimalt urval av antalet faktoranalysatorer och dimensionaliteten hos grenröret, föreslås en variantal Bayesian formulering av den globalt samordnade blandningen av faktoranalysatorer. Fördelarna med den föreslagna modellen visas i en multipel hypotes tracker för att spåra 3D mänskliga kroppen pose. Kvantitativa jämförelser på bänk-
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. REF använder en blandning av faktoranalysatorer för att omvandla högdimensionella poser till globala samordnade lokala linjära modeller.
3D Human Motion Tracking with a Coordinated Mixture of Factor Analyzers
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}