Confidence-Based Multibody Kinematics Optimization for Markerless Motion Capture: Evaluation on Synthetic Data
Notice bibliographique
Résumé
Markerless motion capture methods open the way for lighter motion analysis setups, but efforts are still needed to improve the obtained 3D kinematics. Using videos, point estimation software generate 2D confidence heatmaps. Only the position of the pixel with maximum confidence is usually used for triangulation, which neglects other possible information in the camera plane. We present and evaluate a confidence-based multibody kinematics optimization (MKO) method, which maximizes the summed 3D confidence of the model-derived points. This summed 3D confidence is obtained in a continuous and differentiable form by combining information from 2D confidence heatmaps of the surrounding cameras that were parameterized as 2D Gaussian functions. This confidence-based MKO method was evaluated using synthetic data. Typical noise of point estimation software was added to reference data in order to generate the synthetic data. Confidence-based and classical distance-based MKO methods were applied to the synthetic data. Results (joint angles and 3D point positions) were compared to those obtained with a distance-based MKO applied to the reference data. It showed a better agreement for the confidence-based MKO method and robustness to missing data, suggesting that the confidence-based MKO method performs well.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».