Localization and identification of body extremities based on data from multiple depth sensors
Notice bibliographique
Résumé
This paper explores the novel use of multiple depth sensors to overcome occlusions and improve localization and tracking of body extremities. The usage of data from only depth sensors not only overcomes visual challenges associated with RGB sensors under low illumination, but also protects the identity of surveyed person with high confidentiality. For integrating depth information from multiple sources, the paper presents first an overview of a novel calibration method for multiple depth sensors. In case of occlusion of any fiducial point in the primary sensor's depth image, co-ordinates of the point can be obtained from the frame of other sensors using the calibration parameters. To localize salient body parts such as hands, head and feet, a surface triangular mesh is applied on generated 3D point cloud from the primary sensor. The geodesic extrema from the mesh coincide with body extremities. The body extremities can be identified based on those relative geodesic distances between the extremities. Once the body parts are labelled, a portion of body can be targeted and evaluated for specific gait analysis and visualization. For the performance evaluation, our calibration method has fared well in comparison to other available techniques. Also, our proposed localization of salient body parts is able to successfully tag the specific body part i.e. the head region.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».