Datengestützte Stabilisierung markerfreier videobasierter Motion-Capture-Systeme durch Integration von statistischen Lernmethoden in Retrieval- und Klassifikationstechniken für 3D-Bewegungsdaten

通过将统计学习方法集成到 3D 运动数据的检索和分类技术中，为无标记视频运动捕捉系统提供数据支持的稳定性

• 批准号: 37271895
• 负责人: Professor Dr. Daniel Cremers
• 金额: --
• 依托单位: Institut für Informationsverarbeitung
• 依托单位国家: 德国
• 项目类别: Research Grants
• 财政年份: 2007
• 资助国家: 德国
• 起止时间: 2006-12-31 至 2013-12-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://gepris.dfg.de/gepris/projekt/37271895?language=en
• 关键词: Datengest; tzte; Stabilisierung; markerfreier; videobasierter

Ziel des beantragten Projekts ist die Integration statistisch gelernter Mocap (Motion Capture) Information in ein System zur markerfreien Schätzung menschlicher Bewegung. Das Projekt hat drei Schwerpunkte: Erstens sollen Methoden entwickelt werden, um Information aus Mocap-Datenbanken statistisch zu repräsentieren und zu lernen. Zweitens soll dieses statistisch gelernte a priori Wissen in verschiedenen Phasen der markerfreien Bewegungsschätzung zur Klassifikation der Bewegungsmuster und zur Stabilisierung des Trackings eingesetzt werden. Drittens sollen Mechanismen entwickelt werden, die eine Rückkopplung von der Bewegungsanalyse zur Generierung von Datenbankvorwissen erlauben, um damit eine Verfeinerung bei der Klassifikation und bei der Bearbeitung von Suchanfragen zu ermöglichen. Auf diese Weise soll in einer Top-Down Strategie das Einbringen von Bewegungsdynamik zur Verbesserung der Bildanalyse verwendet und umgekehrt in einem Bottom-Up Prozess das aus der Datenbank gelernte a priori Wissen verfeinert werden. Das im Erstantrag auf drei Jahre ausgelegte SMART-Projekt wurde zunächst für zwei Jahre bewilligt. Die Zielstellungen des SMART-Projekt sollen nun erweitert werden, so dass neben dem dritten Jahr noch ein weiteres, viertes Jahr beantragt wird. Im vorliegenden Fortsetzungsantrag berichten wir über die durchgeführten Arbeiten der ersten zwei Jahre (Abschnitt 2) und gehen dann auf die Arbeitspakte und Erweiterungen für das dritte und vierte Jahr ein (Abschnitt 3). Zusammenfassend lässt sich sagen, dass in den vergangenen zwei Jahren wesentliche Ziele des Erstantrags erfolgreich umgesetzt und auf international führenden Konferenzen und in Journalen vorgestellt wurden.

Ziel des beantragten Projekts ist die Integration statistisch gelernter Mocap（Motion Capture）Information in ein System zur markerfreien Schätzung menschlicher Bewegung.该项目有三个数据库：首先需要采用韦尔登方法，即通过Mocap-Datenbanken统计数据来代表和学习信息。这两种统计方法都是先验知识，在标记自由度的验证阶段，可以对标记自由度进行分类，也可以对韦尔登进行稳定跟踪。Drittens sollen Mechanismen entwickelt韦尔登，die eine Rückkopplung von der Bewegungsanalysis zur Generierung von Datenbankvorwissen erlauben，um damit eine Verfeinerung bei der Klassifikation and bei der Bearbeitung von Suchanfragen zu ermöglichen。这是一种自上而下的策略，旨在通过图像分析的自下而上的过程来实现自上而下的策略，并在数据库中进行自下而上的过程，先验的Wissen verfeinert韦尔登。Das im Erstantrag auf drei Jahre ausgelegte SMART-Projekt wurde zunächst für zwei Jahre confusiligt. SMART项目的战略必须韦尔登，这样，今年的计划将继续下去，今后几年将继续下去。在前两年（Abschnitt 2），我们通过劳动力市场和劳动力市场来实现这一目标，这两年（Abschnitt 3）。我们知道，在过去的两年里，人们一直在关注紧急情况，并在国际会议和新闻界发表讲话。