基于置换学习的光学运动捕捉中标记点自动标注
计算机视觉与模式识别
2019-08-01 v1
摘要
基于光学标记点的运动捕捉是运动与行为分析、动画及生物力学等应用中的重要工具。标注，即将光学标记点分配到身体上预定义位置，是当前运动捕捉流程中耗时且劳动密集的后处理环节。该问题可视为一个排序过程，其中被未知置换矩阵打乱的标记点被排序以恢复正确顺序。本文中，我们提出一种自动标记点标注框架，其首先使用可微置换学习模型估计每一单帧的置换矩阵，然后利用时间一致性识别并纠正剩余的标注错误。在测试数据上进行的实验显示了我们框架的有效性。
引用
@article{arxiv.1907.13580,
title = {Auto-labelling of Markers in Optical Motion Capture by Permutation Learning},
author = {Saeed Ghorbani and Ali Etemad and Nikolaus F. Troje},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.13580},
year = {2019}
}