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Das Verständnis des menschlichen Gangbildes ist ein wichtiges Ziel zur Verbesserung der Mobilität älterer Menschen. Im Gegenzug hängen Ganganalysen größtenteils von kinematischen und dynamischen Messungen ab. Während die Mehrheit der aktuellen markerlosen Sichtsysteme sich darauf konzentriert, die 2D- und 3D-Gehbewegung in der sagittalen Ebene zu schätzen, möchten wir die 3D-Position der unteren Gliedmaßen von Rollator-Nutzern durch die Beobachtung von Bildsequenzen in der koronalen (frontalen) Ebene schätzen. Unser Apparat stellt eine einzigartige Reihe von Herausforderungen dar: eine einzelne monokulare Sicht auf nur die unteren Gliedmaßen und eine frontale Perspektive des Rollator-Nutzers. Da die Bewegung in der koronalen Ebene relativ subtil ist, untersuchen wir mehrere Hinweise innerhalb eines bayesianischen probabilistischen Rahmens, um eine posteriori Schätzung für die Beinhaltung eines bestimmten Subjekts zu formulieren. Dieses Papier beschreibt vier Hinweise basierend auf drei Merkmalen zur Formulierung einer Pose-Schätzung: Bildgradienten, Farbe und anthropometrische Symmetrie. Unser Erscheinungsmodell wird innerhalb eines nichtparametrischen (Partikel-) Filtersystems angewendet, um die unteren Gliedmaßen zu verfolgen. Unser Tracking-System hängt nicht von einer Erkennung für die automatische Initialisierung ab. Vorläufige Experimente sind vielversprechend und zeigen, dass der Algorithmus einen Hinweis auf die relative Tiefe jedes unteren Gliedmaßes liefern könnte.
Ng et al. (Fr,) haben diese Frage studiert.