It is well known that biological mo

It is well known that biological motion conveys a wealth of socially meaningful information. From even a
brief exposure, biological motion cues enable the recognition of familiar people, and the inference of
attributes such as gender, age, mental state, actions and intentions. In this paper we show that from
the output of a video-based 3D human tracking algorithm we can infer physical attributes (e.g., gender
and weight) and aspects of mental state (e.g., happiness or sadness). In particular, with 3D articulated
tracking we avoid the need for view-based models, specific camera viewpoints, and constrained domains.
The task is useful for man–machine communication, and it provides a natural benchmark for evaluating
the performance of 3D pose tracking methods (vs. conventional Euclidean joint error metrics). We show
results on a large corpus of motion capture data and on the output of a simple 3D pose tracker applied to
videos of people walking.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

มันเป็นที่รู้จักกันดีว่าการเคลื่อนไหวทางชีวภาพบ่งบอกถึงความมั่งคั่งของข้อมูลที่มีความหมายต่อสังคม แม้จากการสัมผัสสั้น ๆ
ชี้นำการเคลื่อนไหวทางชีวภาพช่วยให้การรับรู้ของผู้คนที่คุ้นเคยและข้อสรุปของ
แอตทริบิวต์เช่นเพศ, อายุ, สภาพจิตใจของการกระทำและความตั้งใจ ในบทความนี้เราแสดงให้เห็นว่าจาก
การส่งออกของวิดีโอที่ใช้อัลกอริทึมการติดตาม 3d มนุษย์เราสามารถสรุปคุณสมบัติทางกายภาพ (เช่น
เพศและน้ำหนัก) และลักษณะของสภาพจิตใจ (เช่นความสุขหรือความเศร้า) โดยเฉพาะอย่างยิ่งกับ 3d ก้อง
ติดตามเราหลีกเลี่ยงความต้องการรูปแบบจากมุมมองมุมมองกล้องที่เฉพาะเจาะจงและโดเมน จำกัด .
งานจะเป็นประโยชน์สำหรับการสื่อสารคนเครื่องและให้มาตรฐานธรรมชาติสำหรับการประเมินประสิทธิภาพการทำงานของ
3d ก่อให้เกิดวิธีการติดตาม (เมื่อเทียบกับการชุมนุม euclidean ตัวชี้วัดข้อผิดพลาดร่วมกัน) เราจะแสดงผล
เมื่อร่างกายขนาดใหญ่ของข้อมูลการจับภาพเคลื่อนไหวและการส่งออกของ 3d ง่ายก่อให้ติดตามนำไปใช้กับวิดีโอ
คนเดิน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เป็นที่รู้จักว่า ชีวภาพเคลื่อนไหวสื่อถึงข้อมูลสังคมมีให้เลือกมากมาย จากแม้แบบ
แสงย่อ ชีวภาพการเคลื่อนไหวให้การรับรู้ของคนคุ้นเคย และข้อของ
คุณลักษณะเช่นเพศ อายุ สภาวะจิต การกระทำ และความตั้งใจ ในเอกสารนี้ เราแสดงว่าจาก
ผลผลิตของอัลกอริทึมตามวิดีโอ 3D มนุษย์ติดตาม เราสามารถเข้าใจคุณสมบัติทางกายภาพ (เช่น เพศ
และน้ำหนัก) และด้านจิตใจรัฐ (เช่น ความสุขหรือความโศกเศร้า) ได้ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง มี 3D พูดชัดแจ้ง
ติดตามเราหลีกเลี่ยงต้องดูตามรุ่น เฉพาะกล้องมุมมอง และจำกัดโดเมน
งานใช้สำหรับการสื่อสาร man–machine และให้แหล่งธรรมชาติสำหรับประเมิน
วิธีติดตาม (เทียบกับการวัดผิดพลาดร่วม Euclidean ธรรมดา) ก่อให้เกิดประสิทธิภาพของ 3D เราแสดง
ผลในคอร์พัสคริใหญ่เคลื่อนไหวรวบรวมข้อมูล และในการแสดงผล 3D ได้ก่อให้เกิดกับตัวติดตาม
วิดีโอคนเดิน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เป็นที่ทราบกันดีว่าการเคลื่อนไหวมีความมั่งคั่งทาง ชีวภาพ ที่มีความหมายของข้อมูลทางสังคม จากความเสี่ยง
บทสรุปข้อมูลการเคลื่อนไหวทางชีววิทยาเปิดใช้การรู้จำของคนคุ้นเคยเป็นอย่างดีและคงที่ของแอตทริบิวต์
ซึ่งจะช่วยเช่นเพศอายุรัฐ สภาพ จิตใจไม่ปกติความตั้งใจและการดำเนินการ ในเอกสารนี้เราแสดงให้เห็นว่าจาก
ตามมาตรฐานเอาต์พุตวิดีโอของที่ใช้ 3 D ของมนุษย์การติดตามอัลกอริธึมเราสามารถลงความเห็นได้ทาง กายภาพ แอททริบิว(เช่นเรื่องเพศ
และน้ำหนัก)และเรื่องของจิตใจของรัฐ(เช่นความสุขหรือความทุกข์) ในการติดตามมาอย่างชัดเจนพร้อมด้วย 3 D
ซึ่งจะช่วยเราจึงหลีกเลี่ยงไม่จำเป็นต้องดูที่สำหรับรุ่นซึ่งใช้เปิดรับความคิดเห็นกล้องเฉพาะและโดเมนจำกัด.
งานนี้จะมีประโยชน์สำหรับการสื่อสารคน - เครื่องการวัด ประสิทธิภาพ และจัดให้บริการเป็นธรรมชาติในการประเมินผล
ซึ่งจะช่วยเพิ่ม ประสิทธิภาพ ของ 3 D ท่านั่งย่อเข่าเหยียดแขน;ท่าการติดตามวิธีการ(เมื่อเทียบกับระบบวัดผลตามแบบยูคลิดร่วมกันเกิดข้อผิดพลาดทั่วไป)
ซึ่งจะช่วยเราแสดงให้เห็นผลใน corpus ขนาดใหญ่ที่มีการตรวจจับข้อมูลการเคลื่อนไหวและในเอาต์พุตของ 3 D แบบเรียบง่ายที่ท่าช่วยนำไปใช้กับ
วิดีโอของกลุ่มคนเดิน