論文の概要: Particle Filter Based Monocular Human Tracking with a 3D Cardbox Model
and a Novel Deterministic Resampling Strategy
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.09554v1
- Date: Fri, 21 Feb 2020 21:21:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-30 01:46:25.481404
- Title: Particle Filter Based Monocular Human Tracking with a 3D Cardbox Model
and a Novel Deterministic Resampling Strategy
- Title（参考訳）: 3次元カードボックスモデルと新しい決定論的再サンプリング戦略を用いた粒子フィルタに基づく単眼人間追跡
- Authors: Ziyuan Liu, Dongheui Lee, Wolfgang Sepp
- Abstract要約: 提案システムは,モノクラーシルエットマッチングに基づく人間の動作を追跡する。
3Dカードボックスモデルの名称のついた新しい3D合成ヒト上半身モデルが作成され、モーショントラッキングに有効であることが証明された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.894218894797977
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The challenge of markerless human motion tracking is the high dimensionality
of the search space. Thus, efficient exploration in the search space is of
great significance. In this paper, a motion capturing algorithm is proposed for
upper body motion tracking. The proposed system tracks human motion based on
monocular silhouette-matching, and it is built on the top of a hierarchical
particle filter, within which a novel deterministic resampling strategy (DRS)
is applied. The proposed system is evaluated quantitatively with the ground
truth data measured by an inertial sensor system. In addition, we compare the
DRS with the stratified resampling strategy (SRS). It is shown in experiments
that DRS outperforms SRS with the same amount of particles. Moreover, a new 3D
articulated human upper body model with the name 3D cardbox model is created
and is proven to work successfully for motion tracking. Experiments show that
the proposed system can robustly track upper body motion without
self-occlusion. Motions towards the camera can also be well tracked.
- Abstract（参考訳）: マーカーレス人間の動き追跡の課題は、探索空間の高次元である。
したがって、探索空間における効率的な探索は非常に重要である。
本稿では,上半身の動き追跡のためのモーションキャプチャアルゴリズムを提案する。
提案システムは,単分子シルエットマッチングに基づいて人体の動きをトラッキングし,新しい決定論的再サンプリング戦略(DRS)を適用した階層型粒子フィルタの上部に構築する。
提案システムは,慣性センサシステムによって測定された地中真理データを用いて定量的に評価する。
さらに,DSSと階層化再サンプリング戦略(SRS)を比較した。
DRSが同じ量の粒子でSRSより優れていることが実験で示されている。
さらに,3Dカードボックスモデルの名称のついた新しい3次元人工上半身モデルを作成し,動作追跡に有効であることが証明された。
実験の結果,提案システムは自己閉塞を伴わずに上半身の動きを頑健に追跡できることがわかった。
カメラへの動きもよく追跡できる。
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