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2005 | OriginalPaper | Buchkapitel

A 3D Dynamic Model of Human Actions for Probabilistic Image Tracking

verfasst von: Ignasi Rius, Daniel Rowe, Jordi Gonzàlez, Xavier Roca

Erschienen in: Pattern Recognition and Image Analysis

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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In this paper we present a method suitable to be used for human tracking as a

temporal prior

in a particle filtering framework such as CONDENSATION [5]. This method is for predicting feasible human postures given a reduced set of previous postures and will drastically reduce the number of particles needed to track a generic high-articulated object. Given a sequence of preceding postures, this example-driven transition model probabilistically matches the most likely postures from a database of human actions. Each action of the database is defined within a PCA-like space called

UaSpace

suitable to perform the probabilistic match when searching for similar sequences. So different, but feasible postures of the database become the new predicted poses.

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Metadaten
Titel
A 3D Dynamic Model of Human Actions for Probabilistic Image Tracking
verfasst von
Ignasi Rius
Daniel Rowe
Jordi Gonzàlez
Xavier Roca
Copyright-Jahr
2005
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/11492429_64

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