Estimación de estado utilizando un filtro de Kalman insípido aleatorizado para la postura del esqueleto en 3D
Autores: Musunuri, Yogendra Rao; Kwon, Oh-Seol
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2021
Disponible con Suscripción Virtualpro
Artículos
Categoría
Ingeniería y Tecnología
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Consultas: 7
Citaciones: Sin citaciones
En este estudio, proponemos un método para minimizar el ruido de los sensores Kinect para la estimación del esqueleto 3D. Es notablemente difícil eliminar eficazmente el ruido no lineal al estimar la postura del esqueleto 3D; sin embargo, el filtro de Kalman insensato aleatorizado propuesto reduce de manera efectiva el ruido temporal no lineal a través del proceso de estimación de estado. Los datos del esqueleto 3D pueden estimarse en cada paso al pasar iterativamente el estado posterior durante el proceso de propagación y actualización. En última instancia, se observa que el rendimiento del método propuesto para la estimación del esqueleto 3D es superior al de los métodos convencionales basados en los resultados experimentales.
Descripción
En este estudio, proponemos un método para minimizar el ruido de los sensores Kinect para la estimación del esqueleto 3D. Es notablemente difícil eliminar eficazmente el ruido no lineal al estimar la postura del esqueleto 3D; sin embargo, el filtro de Kalman insensato aleatorizado propuesto reduce de manera efectiva el ruido temporal no lineal a través del proceso de estimación de estado. Los datos del esqueleto 3D pueden estimarse en cada paso al pasar iterativamente el estado posterior durante el proceso de propagación y actualización. En última instancia, se observa que el rendimiento del método propuesto para la estimación del esqueleto 3D es superior al de los métodos convencionales basados en los resultados experimentales.