基于空间高斯变量之和的人体运动建模方案

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针对现有人体运动跟踪的不足,提出一种基于空间高斯变量之和(SoG)的人体建模方法,可以从多视角视频序列中快速可靠地抓取运动且无需使用标记。SoG模型配有一个可以表示人体形态和外观的颜色模型,并可利用一组图像稀疏集合实现重建。以图像的SoG模型和人体为基础,引入一种新的连续可微模型——图像相似度指标,即使在多视角条件下,也可以每秒5帧-15帧的速度使用该指标估计人体的骨架运动。实验结果表明,本文方法不需要轮廓或训练数据,即可在精度和计算成本间实现良好的平衡。
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