Resumen

Formulamos el seguimiento del movimiento humano como un problema de optimización con restricciones de alta dimensión. Se propone un nuevo método generativo para el seguimiento del movimiento humano en el marco de la computación evolutiva. La principal contribución es que introducimos el algoritmo genético inmune (IGA) para la optimización de la pose en el espacio latente del movimiento humano. En primer lugar, realizamos un análisis del movimiento humano en el espacio latente aprendido del movimiento humano. Como el espacio latente es de baja dimensión y contiene el conocimiento previo del movimiento humano, hace que el análisis de la pose sea más eficiente y preciso. A continuación, en la estrategia de búsqueda, aplicamos IGA para la optimización de la pose. En comparación con el algoritmo genético y otros métodos evolutivos, su principal ventaja es la capacidad de utilizar el conocimiento previo del movimiento humano. Diseñamos un método basado en IGA para estimar la pose humana a partir de imágenes estáticas para la inicialización del seguimiento del movimiento. Y proponemos un algoritmo IGA secuencial (S-IGA) para el seguimiento del movimiento incorporando la información de continuidad temporal al IGA tradicional. Los resultados experimentales en diferentes vídeos con distintos tipos de movimiento demuestran que nuestro método de estimación de la pose basado en IGA puede utilizarse para la inicialización del seguimiento del movimiento. El método de seguimiento de movimiento basado en S-IGA puede lograr un seguimiento preciso y estable del movimiento humano en 3D.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:movimiento humano, iga, espacio latente, seguimiento del movimiento, optimización de la pose, conocimiento previo, movimiento humano en 3d, diferentes tipos de movimiento, análisis del movimiento humano, algoritmo genético inmune
• Keywords:human motion, iga, latent space, motion tracking, pose optimization, prior knowledge, 3d human motion, different motion types, human motion analysis, immune genetic algorithm