Vi formulerar problemet med 3D human pose estimering och spårning som en av slutsatser i en grafisk modell. Till skillnad från traditionella kinematiska träd representationer, vår modell av kroppen är en samling löst anslutna kroppsdelar. I synnerhet, vi modellerar kroppen med hjälp av en oriktad grafisk modell där noder motsvarar delar och kanter till kinematiska, penetration, och temporal begränsningar som påtvingas av lederna och världen. Dessa begränsningar kodas med hjälp av parvisa statistiska distributioner, som lärs från rörelse-fånga träningsdata. Mänsklig pose och rörelseuppskattning formuleras som slutledning i denna grafiska modell och löses med hjälp av Partikelmeddelande Passing (PAMPAS). PAMPAS är en form av icke-parametrisk trosförökning som använder en variation av partikelfiltrering som kan appliceras över en allmän grafisk modell med slingor. Den löslimmade modellen och decentraliserade grafstrukturen gör det möjligt för oss att införliva information från "bottom-up" vi-sual signaler, såsom extremitets- och huvuddetektorer, i inferensprocessen. Dessa detektorer möjliggör automatisk initiering och hjälp återhämtning från transienta spårningsfel. Vi illustrerar metoden genom att automatiskt spåra människor i multi-view bilder med hjälp av en uppsättning kalibrerade kameror och presentera kvantitativ utvärdering med HumanEva dataset.
Slutligen, i likhet med vår 3DPS-modell, den löslimmade modellen av Sigal et al. REF representerar människan som en probabilistisk grafisk modell av kroppsdelar.
Loose-limbed People: Estimating 3D Human Pose and Motion Using Non-parametric Belief Propagation
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}