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Articulated Human Motion Tracking Using Sequential Immune Genetic Algorithm

机译：基于顺序免疫遗传算法的关节运动跟踪

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摘要

We formulate human motion tracking as a high-dimensional constrained optimization problem. A novel generative method is proposed for human motion tracking in the framework of evolutionary computation. The main contribution is that we introduce immune genetic algorithm (IGA) for pose optimization in latent space of human motion. Firstly, we perform human motion analysis in the learnt latent space of human motion. As the latent space is low dimensional and contents the prior knowledge of human motion, it makes pose analysis more efficient and accurate. Then, in the search strategy, we apply IGA for pose optimization. Compared with genetic algorithm and other evolutionary methods, its main advantage is the ability to use the prior knowledge of human motion. We design an IGA-based method to estimate human pose from static images for initialization of motion tracking. And we propose a sequential IGA (S-IGA) algorithm for motion tracking by incorporating the temporal continuity information into the traditional IGA. Experimental results on different videos of different motion types show that our IGA-based pose estimation method can be used for initialization of motion tracking. The S-IGA-based motion tracking method can achieve accurate and stable tracking of 3D human motion.
机译：我们将人体运动跟踪公式化为高维约束优化问题。在进化计算的框架下，提出了一种新的用于人体运动跟踪的生成方法。主要的贡献是我们引入了免疫遗传算法（IGA）来优化人体运动的潜在空间中的姿势。首先，我们在学习到的人体运动潜在空间中进行人体运动分析。由于潜在空间的维数较低，并且包含人体运动的先验知识，因此它使姿势分析更加有效和准确。然后，在搜索策略中，我们将IGA应用于姿势优化。与遗传算法和其他进化方法相比，它的主要优势是能够利用人类运动的先验知识。我们设计了一种基于IGA的方法来从静态图像估计人体姿势，以进行运动跟踪的初始化。通过将时间连续性信息整合到传统的IGA中，我们提出了用于运动跟踪的顺序IGA（S-IGA）算法。在不同运动类型的不同视频上的实验结果表明，基于IGA的姿态估计方法可用于运动跟踪的初始化。基于S-IGA的运动跟踪方法可以实现对3D人体运动的准确和稳定的跟踪。

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  • 来源
    《Mathematical Problems in Engineering》 |2013年第1期|921510.1-921510.16|共16页
  • 作者

    Yi Li; Zhengxing Sun;

  • 作者单位

    State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University, Nanjing 210023, China;

    State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University, Nanjing 210023, China;

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