Localization of specific body part by multiple depth sensors network
Notice bibliographique
Résumé
This paper explores tracking of specific body part by a network of multiple depth sensors. The usage of data from multiple depth sensors overcomes not only occlusion problems, but also visual challenges associated with RGB sensors under low illumination. Also, the identity of surveyed patient will be kept confidential as the silhouette of person is only shown in depth images. After determining relative poses between depth sensors, any point from depth image plane of any sensor can be transformed and projected onto depth image plane of another observing sensor. Such localization aid in overcoming occlusions observed in one sensor through obtaining information on the occluded parts from another sensor. Our paper introduces sensor scheduling system in which one of the multiple depth sensors' 3D co-ordinate frame is selected as world coordinate frame, contains fused point cloud and can track various limbs and parts such as head, hands and feet over time. To localize salient body extremities, a surface triangular mesh is applied on 3D fused point cloud with its corresponding generated geodesic extrema of that mesh coinciding with body extremities. The body extremities can be labelled based on those relative geodesic distances between body extremities. In evaluation, our multiple depth sensors system has managed to successfully localize specific body part i.e. head with less error against ground truth.
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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 ».