DSpace DSpace UPC
 Català   Castellano   English  

E-prints UPC >
Altres >
Enviament des de DRAC >

Empreu aquest identificador per citar o enllaçar aquest ítem: http://hdl.handle.net/2117/13393

Ítem no disponible en accés obert per política de l'editorial

Arxiu Descripció MidaFormat
Human motion capture using scalable body models - cantonferrer.pdf1,49 MBAdobe PDF Accés restringit

Citació: Canton-Ferrer, C.; Casas, J.; Pardas, M. Human motion capture using scalable body models. "Computer vision and image understanding", Octubre 2011, vol. 115, núm. 10, p. 1363-1374.
Títol: Human motion capture using scalable body models
Autor: Canton Ferrer, Cristian Veure Producció científica UPC; Casas Pla, Josep Ramon Veure Producció científica UPC; Pardàs Feliu, Montse Veure Producció científica UPC
Data: oct-2011
Tipus de document: Article
Resum: This paper presents a general analysis framework towards exploiting the underlying hierarchical and scalable structure of an articulated object for pose estimation and tracking. Scalable human body models are introduced as an ordered set of articulated models fulfilling an inclusive hierarchy. The concept of annealing is applied to derive a generic particle filtering scheme able to perform a sequential filtering over the set of models contained in the scalable human body model. Two annealing loops are employed, the standard likelihood annealing and the newly introduced structural annealing, leading to a robust, progressive and efficient analysis of the input data. The validity of this scheme is tested by performing markerless human motion capture in a multi-camera environment employing the standard HumanEva annotated datasets. Finally, quantitative results are presented and compared with other existing HMC techniques.
ISSN: 1077-3142
URI: http://hdl.handle.net/2117/13393
DOI: 10.1016/j.cviu.2011.06.001
Apareix a les col·leccions:Altres. Enviament des de DRAC
GPI - Grup de Processament d'Imatge i Vídeo. Articles de revista
Departament de Teoria del Senyal i Comunicacions. Articles de revista
Comparteix:


Stats Mostra les estadístiques d'aquest ítem

SFX Query

Aquest ítem (excepte textos i imatges no creats per l'autor) està subjecte a una llicència de Creative Commons Llicència Creative Commons
Creative Commons

 

Valid XHTML 1.0! Programari DSpace Copyright © 2002-2004 MIT and Hewlett-Packard Comentaris
Universitat Politècnica de Catalunya. Servei de Biblioteques, Publicacions i Arxius