赫曼内娃

HumanEva:同步视频和运动捕捉数据集和评价关节式人体运动的基线算法。虽然关节式人体运动和姿势估计的研究在过去的几年里取得了迅速的进展,但还没有系统的定量评估竞争方法,以建立目前的技术水平。我们提供的数据是使用一个能够捕捉同步视频和地面真实三维运动的硬件系统获得的。最终得到的HumanEva数据集包含多个执行一组预定义动作的受试者,这些动作有多次重复。以60赫兹的频率采集了40000帧同步运动捕捉和多视点视频(总共产生了超过25万帧的图像帧),另外还有37000个纯运动捕捉数据。定义了一组标准的误差度量,用于评估二维和三维姿态估计和跟踪算法。我们还描述了一个三维关节跟踪的基线算法,它使用了一个相对标准的贝叶斯框架,并以序列重要性重采样和退火粒子滤波的形式进行了优化。在这种基线算法的背景下,我们研究了各种似然函数、人体运动的先验模型以及算法参数的影响。我们的实验表明,图像观察模型和运动先验在性能上起着重要作用,并且在多视图的实验室环境中,在初始化可用的情况下,贝叶斯滤波往往表现良好。数据集和软件可供研究团体使用。该基础设施将支持开发新的关节运动和姿势估计算法,将为新方法的评估和比较提供基线,并将有助于建立人类姿势估计和跟踪的最新水平。


zbMATH参考文献(参考 23篇文章

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