层级潜变量空间中的三维人手跟踪方法
针对人手状态空间维数过高的问题,提出一种基于层级流形学习的三维人手跟踪方法.将人手状态空间划分成多个人手部分状态空间,采用层级高斯过程潜变量模型得到更能反映人手运动本质的树状低维流形空间,降低了粒子滤波器有效跟踪人手所需的粒子数量;使用径向基函数插值方法构建低维流形空间到图像空间的非线性映射,将低维粒子直接映射到图像空间中观测.实验结果表明,该方法可以鲁棒地跟踪关节人手.
三维人手跟踪、层级流形学习、高斯过程潜变量模型
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TP391.41(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金60473049;国家"八六三"高技术研究发展计划2006AA01Z120
2009-06-03(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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