观测人体形状、姿态与动作识别与解释的系统观
计算机视觉与模式识别
2015-03-31 v1
摘要
有生理学证据表明，我们从2D视觉图像（双眼或单眼）解释人体姿态和动作的能力调动了运动皮层的回路以及大脑的视觉区域。这意味着运动皮层求解逆运动学的能力足够灵活，可同时应用于运动规划以及作为人体图形视觉处理的生成模型，尽管两项任务的功能需求不同。本文提供了视觉与运动区域之间合作的计算模型：换言之，一类重要脑计算的系统观。该模型利用若干Map-seeking Circuit算法的实例，统一了任务中所涉及的视觉变换发现、逆运动学以及形态变异适应等独立逆问题的求解。虽然本文侧重于从问题数学形式化到神经元回路的神经生物学假说阐述，但该解法的算法表达也是一个功能性机器视觉系统，用于从单眼、无透视的输入图像中进行人体识别以及3D姿态和身体形态重建。凭借能够施加多种内源性和外源性约束的逆运动学生成模型，该机器视觉实现获得了当前此类系统中独有的特性。
引用
@article{arxiv.1503.08223,
title = {A System View of the Recognition and Interpretation of Observed Human Shape, Pose and Action},
author = {David W. Arathorn},
journal= {arXiv preprint arXiv:1503.08223},
year = {2015}
}
备注
41 pages, 17 figures