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우리는 관절 물체의 세분화 형태 및 운동 추정을 위한 새로운 통합적이고 강력한 접근법을 제시합니다. 처음에 우리는 물체가 단일 부분으로 구성되어 있다고 가정하고, 우리의 물리 기반 프레임워크를 사용하여 주어진 데이터에 적합한 변형 가능한 모델을 맞춥니다. 물체가 새로운 자세를 취하게 되면, 우리는 특정 기준에 따라 처음 모델을 두 개의 새로운 모델로 교체할지, 언제 교체할지를 결정합니다. 이러한 기준은 모델의 상태와 주어진 데이터에 기반합니다. 그런 다음 우리는 두 모델에 데이터를 통해 힘을 할당하는 새로운 알고리즘을 사용하여 모델을 데이터에 맞추며, 이는 그들 간의 부분적 겹침과 관절 위치의 결정을 가능하게 합니다. 이 접근법은 물체의 모든 이동 부분이 식별될 때까지 반복적으로 적용됩니다. 또한, 우리는 새로운 글로벌 변형을 정의하고, 칼만 필터링을 사용하여 잡음과 가림을 설명하는 일련의 실험에서 우리의 기법을 시연합니다.
Kakadiaris et al. (Sat,)는 이 질문을 연구했습니다.