高斯混合模型导引下的三维人体运动跟踪
三维人体运动跟踪问题是一个复杂的高维非线性问题,本文针对三维人体运动重建的主要困难,通过对人体运动捕获数据的降维、聚类挖掘出人体运动的经验模型,在低维空间中以高斯混合模型表示人体运动参数的密度分布,然后与图像信息相结合,在生成式重建的框架内,以粒子滤波作为优化方法,重建出与序列图像对应的三维人体姿态。
高斯混合模型 人体运动跟踪 三维重建 粒子滤波 运动人体跟踪 序列图像 聚类挖掘
赵旭 仝明磊 刘允才
上海交通大学图像处理与模式识别研究所,上海,200240
国内会议
北京
中文
478-481
2006-11-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）