Fugu-MT 論文翻訳(概要): Cross-Camera Human Motion Transfer by Time Series Analysis

論文の概要: Cross-Camera Human Motion Transfer by Time Series Analysis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.14174v4
Date: Sat, 30 Dec 2023 06:24:49 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-03 20:34:36.261572
Title: Cross-Camera Human Motion Transfer by Time Series Analysis
Title（参考訳）: 時系列解析によるクロスカメラ・ヒューマンモーショントランスファー
Authors: Yaping Zhao, Guanghan Li, Edmund Y. Lam
Abstract要約: 動きの季節性を同定し,移動可能なパターンを抽出する付加モデルを構築するアルゴリズムを提案する。我々は、HRから派生したパターンを活用することにより、低解像度ビデオのポーズ推定を改善する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.454103393879368
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: With advances in optical sensor technology, heterogeneous camera systems are increasingly used for high-resolution (HR) video acquisition and analysis. However, motion transfer across multiple cameras poses challenges. To address this, we propose an algorithm based on time series analysis that identifies motion seasonality and constructs an additive model to extract transferable patterns. Validated on real-world data, our algorithm demonstrates effectiveness and interpretability. Notably, it improves pose estimation in low-resolution videos by leveraging patterns derived from HR counterparts, enhancing practical utility. Code is available at: https://github.com/IndigoPurple/TSAMT
Abstract（参考訳）: 光センサー技術の進歩に伴い、高解像度(HR)ビデオの取得と分析に異機種カメラシステムの利用が増えている。しかし、複数のカメラにまたがる移動が問題となる。そこで本研究では,動きの季節性を特定し,移動可能なパターンを抽出する付加モデルを構築する時系列解析に基づくアルゴリズムを提案する。実世界のデータに基づいて,本アルゴリズムの有効性と解釈可能性を示す。特に、HRから派生したパターンを活用して低解像度ビデオのポーズ推定を改善し、実用性を向上させる。コードは、https://github.com/IndigoPurple/TSAMTで入手できる。

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