Littérature scientifique sur le sujet « TRACKING HUMAN BODY »
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Articles de revues sur le sujet "TRACKING HUMAN BODY"
Zhang, Gang, Bin Ouyang, Lu Ming Yu et Lei Zhang. « Research of Human Body Detection and Tracking Algorithm ». Advanced Materials Research 791-793 (septembre 2013) : 1023–27. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.791-793.1023.
Texte intégralWren, C. R., A. Azarbayejani, T. Darrell et A. P. Pentland. « Pfinder : real-time tracking of the human body ». IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 19, no 7 (juillet 1997) : 780–85. http://dx.doi.org/10.1109/34.598236.
Texte intégralJang, Dae-Sik, Seok-Woo Jang et Hyung-Il Choi. « 2D human body tracking with Structural Kalman filter ». Pattern Recognition 35, no 10 (octobre 2002) : 2041–49. http://dx.doi.org/10.1016/s0031-3203(01)00201-1.
Texte intégralYu, Jie, FengLi Zhang, Jian Xiong et GuoCheng Yang. « A Robust Real-Time Human Body Fuzzy Tracking Based Face Tracking Algorithm ». Journal of Computational and Theoretical Nanoscience 12, no 12 (1 décembre 2015) : 5728–38. http://dx.doi.org/10.1166/jctn.2015.4709.
Texte intégralWang, Jun Jie. « The Visual Simulation Analysis of Human Body Movement Model ». Applied Mechanics and Materials 556-562 (mai 2014) : 3913–16. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.556-562.3913.
Texte intégralPolat, Ediz, Mohammed Yeasin et Rajeev Sharma. « Robust tracking of human body parts for collaborative human computer interaction ». Computer Vision and Image Understanding 89, no 1 (janvier 2003) : 44–69. http://dx.doi.org/10.1016/s1077-3142(02)00031-0.
Texte intégralKHONGKRAPHAN, Kittiya, et Pakorn KAEWTRAKULPONG. « Efficient Human Body Tracking by Quick Shift Belief Propagation ». IEICE Transactions on Information and Systems E94-D, no 4 (2011) : 905–12. http://dx.doi.org/10.1587/transinf.e94.d.905.
Texte intégralZhou, Yi. « Bayesian variational human tracking based on informative body parts ». Optical Engineering 51, no 6 (5 juin 2012) : 067203. http://dx.doi.org/10.1117/1.oe.51.6.067203.
Texte intégralHerda, L., R. Urtasun et P. Fua. « Hierarchical implicit surface joint limits for human body tracking ». Computer Vision and Image Understanding 99, no 2 (août 2005) : 189–209. http://dx.doi.org/10.1016/j.cviu.2005.01.005.
Texte intégralCao, Xiao-Qin, et Zhi-Qiang Liu. « Sequential Markov random fields for human body parts tracking ». Multimedia Tools and Applications 74, no 17 (14 mai 2014) : 6671–90. http://dx.doi.org/10.1007/s11042-014-1924-3.
Texte intégralThèses sur le sujet "TRACKING HUMAN BODY"
Topcu, Hasan Huseyin. « Human Body Part Detection And Multi-human Tracking Insurveillance Videos ». Master's thesis, METU, 2012. http://etd.lib.metu.edu.tr/upload/12614308/index.pdf.
Texte intégralWren, Christopher R. (Christopher Richard). « Pfinder : real-time tracking of the human body ». Thesis, Massachusetts Institute of Technology, 1996. http://hdl.handle.net/1721.1/10652.
Texte intégralBao, Guanqun. « On Simultaneous Localization and Mapping inside the Human Body (Body-SLAM) ». Digital WPI, 2014. https://digitalcommons.wpi.edu/etd-dissertations/206.
Texte intégralZhang, Qing. « HIGH QUALITY HUMAN 3D BODY MODELING, TRACKING AND APPLICATION ». UKnowledge, 2015. http://uknowledge.uky.edu/cs_etds/39.
Texte intégralRenna, I. « Upper body tracking and Gesture recognition for Human-Machine Interaction ». Phd thesis, Université Pierre et Marie Curie - Paris VI, 2012. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00717443.
Texte intégralRenna, Ilaria. « Upper body tracking and Gesture recognition for Human-Machine Interaction ». Paris 6, 2012. http://www.theses.fr/2012PA066119.
Texte intégralRobots are artificial agents that can act in humans’ world thanks to perception, action and reasoning capacities. In particular, robots companion are designed to share with humans the same physical and communication spaces in performing daily life collaborative tasks and aids. In such a context, interactions between humans and robots are expected to be as natural and as intuitive as possible. One of the most natural ways is based on gestures and reactive body motions. To make this friendly interaction possible, a robot companion has to be endowed with one or more capabilities allowing him to perceive, to recognize and to react to human gestures. This PhD thesis has been focused on the design and the development of a gesture recognition system that can be exploited in a human-robot interaction context. This system includes (1) a limbs-tracking algorithm that determines human body position during movements and (2) a higher-level module that recognizes gestures performed by human users. New contributions were made in both topics. First, a new approach is proposed for visual tracking of upper-body limbs. Analysing human body motion is challenging, due to the important number of degrees of freedom of the articulated object modelling the upper body. To circumvent the computational complexity, each limb is tracked with an Annealed Particle Filter and the different filters interact through Belief Propagation. 3D human body is described as a graphical model in which the relationships between the body parts are represented by conditional probability distributions. Pose estimation problem is thus formulated as a probabilistic inference over a graphical model, where the random variables correspond to the individual limb parameters (position and orientation) and Belief Propagation messages ensure coherence between limbs. Secondly, we propose a framework allowing emblematic gestures detection and recognition. The most challenging issue in gesture recognition is to find good features with a discriminant power (to distinguish between different gestures) and a good robustness to intrinsic gestures variability (the context in which gestures are expressed, the morphology of the person, the point of view, etc. ). In this work, we propose a new arm's kinematics normalization scheme reflecting both the muscular activity and arm's appearance when a gesture is performed. The obtained signals are first segmented and then analysed by two machine learning techniques: Hidden Markov Models and Support Vector Machines. The two methods are compared in a 5 classes emblematic gestures recognition task. Both systems show good performances with a minimalistic training database regardless to performer's anthropometry, gender, age or pose with regard to the sensing system. The work presented here has been done within the framework of a PhD thesis in joint supervision between the “Pierre et Marie Curie” University (ISIR laboratory, Paris) and the University of Genova (IIT--Tera department) and was labelled by the French-Italian University
Lu, Yao. « Human body tracking and pose estimation from monocular image sequences ». Thesis, Curtin University, 2013. http://hdl.handle.net/20.500.11937/1665.
Texte intégralAzhar, Faisal. « Marker-less human body part detection, labelling and tracking for human activity recognition ». Thesis, University of Warwick, 2015. http://wrap.warwick.ac.uk/69575/.
Texte intégralAbedan, Kondori Farid. « Bring Your Body into Action : Body Gesture Detection, Tracking, and Analysis for Natural Interaction ». Doctoral thesis, Umeå universitet, Institutionen för tillämpad fysik och elektronik, 2014. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:umu:diva-88508.
Texte intégralFang, Bing. « A Framework for Human Body Tracking Using an Agent-based Architecture ». Diss., Virginia Tech, 2011. http://hdl.handle.net/10919/77135.
Texte intégralPh. D.
Livres sur le sujet "TRACKING HUMAN BODY"
Ball, Kevin Arthur. Three-dimensional kinematic techniques for human body segment tracking. 1988.
Trouver le texte intégralAnalysis and Modeling of the Virtual Human Interface for the MARG Body Tracking System Using Quaternions. Storming Media, 2002.
Trouver le texte intégralChapitres de livres sur le sujet "TRACKING HUMAN BODY"
Nakano, Atsushi, et Junichi Hoshino. « Human Body Tracking for Digital Actors ». Dans Entertainment Computing, 165–72. Boston, MA : Springer US, 2003. http://dx.doi.org/10.1007/978-0-387-35660-0_20.
Texte intégralHynes, Andrew, et Stephen Czarnuch. « Combinatorial Optimization for Human Body Tracking ». Dans Advances in Visual Computing, 524–33. Cham : Springer International Publishing, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-50832-0_51.
Texte intégralLerasle, F., G. Rives, M. Dhome et A. Yassine. « Human body tracking by monocular vision ». Dans Lecture Notes in Computer Science, 518–27. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 1996. http://dx.doi.org/10.1007/3-540-61123-1_166.
Texte intégralPark, Jong-Seung, et Sang-Rak Lee. « Human Body Tracking for Human Computer Intelligent Interaction ». Dans Entertainment Computing – ICEC 2004, 260–65. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2004. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-28643-1_34.
Texte intégralLange, Christian, Thomas Hermann et Helge Ritter. « Holistic Body Tracking for Gestural Interfaces ». Dans Gesture-Based Communication in Human-Computer Interaction, 132–39. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2004. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-24598-8_13.
Texte intégralZheng, Feng, Vitomir Racic, James M. W. Brownjohn, Mark T. Elliot et Alan Wing. « Vision-Based Tracking of Human Body Motion ». Dans Dynamics of Civil Structures, Volume 4, 171–74. Cham : Springer International Publishing, 2014. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-04546-7_20.
Texte intégralJesus, Rui M., Arnaldo J. Abrantes et Jorge S. Marques. « Tracking the Human Body Using Multiple Predictors ». Dans Articulated Motion and Deformable Objects, 155–64. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2002. http://dx.doi.org/10.1007/3-540-36138-3_13.
Texte intégralShen, Shuhan, et Weirong Chen. « Probability Evolutionary Algorithm Based Human Body Tracking ». Dans Lecture Notes in Computer Science, 525–29. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2006. http://dx.doi.org/10.1007/11732242_50.
Texte intégralZeng, Chengbin, Huadong Ma, Anlong Ming et Xiaobo Zhang. « 3D Human Body Tracking in Unconstrained Scenes ». Dans Advances in Multimedia Information Processing - PCM 2009, 119–30. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2009. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-10467-1_10.
Texte intégralHan, Tony X., et Thomas S. Huang. « Articulated Body Tracking Using Dynamic Belief Propagation ». Dans Computer Vision in Human-Computer Interaction, 26–35. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2005. http://dx.doi.org/10.1007/11573425_3.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "TRACKING HUMAN BODY"
Demirdjian, Ko et Darrell. « Constraining human body tracking ». Dans ICCV 2003 : 9th International Conference on Computer Vision. IEEE, 2003. http://dx.doi.org/10.1109/iccv.2003.1238468.
Texte intégralDemirdjian, D. « Enforcing Constraints for Human Body Tracking ». Dans 2003 Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshop (CVPRW). IEEE, 2003. http://dx.doi.org/10.1109/cvprw.2003.10101.
Texte intégralXu, Yingkun, Lei Qin, Shuqiang Jiang et Qingming Huang. « Human tracking by structured body parts ». Dans 2011 18th IEEE International Conference on Image Processing (ICIP 2011). IEEE, 2011. http://dx.doi.org/10.1109/icip.2011.6116101.
Texte intégralHuang, Chun-Hao, Edmond Boyer et Slobodan Ilic. « Robust Human Body Shape and Pose Tracking ». Dans 2013 International Conference on 3D Vision (3DV). IEEE, 2013. http://dx.doi.org/10.1109/3dv.2013.45.
Texte intégralGritai, A., et M. Shah. « Tracking of Human Body Joints using Anthropometry ». Dans 2006 IEEE International Conference on Multimedia and Expo. IEEE, 2006. http://dx.doi.org/10.1109/icme.2006.262711.
Texte intégralValtonen, Miika, Henrik Raula et Jukka Vanhala. « Human body tracking with electric field ranging ». Dans the 14th International Academic MindTrek Conference. New York, New York, USA : ACM Press, 2010. http://dx.doi.org/10.1145/1930488.1930527.
Texte intégral« HUMAN BODY TRACKING FOR PHYSIOTHERAPY VIRTUAL TRAINING ». Dans International Conference on Computer Vision Theory and Applications. SciTePress - Science and and Technology Publications, 2006. http://dx.doi.org/10.5220/0001364704490454.
Texte intégralYang, Jinfu, Jinrong Fu et Mingai Li. « Robust human body tracking using sparse representation ». Dans 2012 IEEE International Conference on Mechatronics and Automation (ICMA). IEEE, 2012. http://dx.doi.org/10.1109/icma.2012.6285718.
Texte intégralAbdellaoui, Mehrez, Leila Kabbai et Ali Douik. « New matching method for human body tracking ». Dans 2014 11th International Multi-Conference on Systems, Signals & Devices (SSD). IEEE, 2014. http://dx.doi.org/10.1109/ssd.2014.6808838.
Texte intégralGu Junxia, Ding Xiaoqing, Wang Shengjin et Wu Youshou. « Full body tracking-based human action recognition ». Dans ICPR 2008 19th International Conference on Pattern Recognition. IEEE, 2008. http://dx.doi.org/10.1109/icpr.2008.4761198.
Texte intégral