Human Motion Tracking by Registering an Articulated Surface to 3-D Points and Normals

要約

私たちは、表面を 3D データに登録することで、人間の動作追跡の問題に対処します。
私たちは、次の 2 つのことを繰り返し計算する方法を提案します。1 つは人体の運動学的表現の運動学的パラメーターと自由運動パラメーターの両方の最尤推定値、およびデータが身体の一部または外れ値クラスターのいずれかに割り当てられる確率です。
。
一方では観測点と法線の間に新しいメトリックを導入し、もう一方ではパラメータ化された曲面を導入します。後者は一連の楕円体上のブレンドとして定義されます。
この指標は、視覚ハルまたは視覚形状の観察を扱う場合に適していると主張します。
不完全なシルエットから収集されたまばらな視覚形状データ (3D 表面点と法線) を使用して人間の動きを追跡することによって、この方法を説明します。

要約(オリジナル)

We address the problem of human motion tracking by registering a surface to 3-D data. We propose a method that iteratively computes two things: Maximum likelihood estimates for both the kinematic and free-motion parameters of a kinematic human-body representation, as well as probabilities that the data are assigned either to a body part, or to an outlier cluster. We introduce a new metric between observed points and normals on one side, and a parameterized surface on the other side, the latter being defined as a blending over a set of ellipsoids. We claim that this metric is well suited when one deals with either visual-hull or visual-shape observations. We illustrate the method by tracking human motions using sparse visual-shape data (3-D surface points and normals) gathered from imperfect silhouettes.

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