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Tracking the articulated motion of the human body with two RGBD cameras

机译：用两个RGBD摄像机跟踪人体的关节运动

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We present a model-based, top-down solution to the problem of tracking the 3D position, orientation and full articulation of the human body from markerless visual observations obtained by two synchronized RGBD cameras. Inspired by recent advances to the problem of model-based hand tracking Oikonomidis et al. (Efficient Model-based 3D Tracking of Hand Articulations using Kinect, 2011), we treat human body tracking as an optimization problem that is solved using stochastic optimization techniques. We show that the proposed approach outperforms in accuracy state of the art methods that rely on a single RGBD camera. Thus, for applications that require increased accuracy and can afford the extra-complexity introduced by the second sensor, the proposed approach constitutes a viable solution to the problem of markerless human motion tracking. Our findings are supported by an extensive quantitative evaluation of the method that has been performed on a publicly available data set that is annotated with ground truth.
机译：我们提出了一个基于模型的自上而下的解决方案，用于从两个同步RGBD摄像机获得的无标记视觉观察中跟踪人体的3D位置，方向和完全关节运动。受基于模型的手部追踪问题的最新进展启发，Oikonomidis等人。 （使用Kinect的高效的基于模型的手关节3D跟踪，2011年），我们将人体跟踪视为一种优化问题，可以使用随机优化技术解决。我们表明，所提出的方法在依赖单个RGBD相机的现有技术的准确性方面表现优异。因此，对于需要提高准确性并能够提供第二传感器引入的额外复杂性的应用，所提出的方法构成了解决无标记人类运动跟踪问题的可行解决方案。我们的研究结果得到了对该方法的广泛定量评估的支持，该方法已在以地面事实为注释的公开数据集上进行。

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