Serwis Infona wykorzystuje pliki cookies (ciasteczka). Są to wartości tekstowe, zapamiętywane przez przeglądarkę na urządzeniu użytkownika. Nasz serwis ma dostęp do tych wartości oraz wykorzystuje je do zapamiętania danych dotyczących użytkownika, takich jak np. ustawienia (typu widok ekranu, wybór języka interfejsu), zapamiętanie zalogowania. Korzystanie z serwisu Infona oznacza zgodę na zapis informacji i ich wykorzystanie dla celów korzytania z serwisu. Więcej informacji można znaleźć w Polityce prywatności oraz Regulaminie serwisu. Zamknięcie tego okienka potwierdza zapoznanie się z informacją o plikach cookies, akceptację polityki prywatności i regulaminu oraz sposobu wykorzystywania plików cookies w serwisie. Możesz zmienić ustawienia obsługi cookies w swojej przeglądarce.
This paper proposes a system to recognize quasi-periodic human actions from monocular video sequences. First, each input video frame is analyzed and estimated to generate the best 3D human model pose which consists of a set of 3D coordinates of specific human joints. Next, these 3D coordinates for each frame are converted into corresponding 3D geometric relational features (GRFs), which describe the...
In the human body tracking based on video sequences, the pose estimation of the upper/lower limbs is the most challenging task since the limbs possess most variations of motions and are easily occluded. In this work, we present a sophisticated scheme to track the human limbs. First, the tracking is formulated as a constrained optimization problem with multiple kernels. The color features of the upper/lower...
This paper proposes a 3D human body pose reconstruction system based on videos captured from any perspective view of a monocular camera. The appearance, color and temporal information extracted from the video frames are effectively combined to accurately track 2D body features. This view invariant system overcomes the challenges of requiring the modeled human to be viewed from a pre-specified angular...
We present an effective real-time approach for automatically estimating 3D human body poses from monocular video sequences. In this approach, human body is automatically detected from video sequence, then image features such as silhouette, edge and color are extracted and integrated to infer 3D human poses by iteratively minimizing the cost function defined between 2D features derived from the projected...
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.