However, this pose was not captured

However, this pose was not captured for the dancers and therefore custom skeleton
tracking calibration for each dancer is not possible. Fortunately, our experiments show that skeleton tracking is quite effective even if non-exact calibration data is provided to
the OpenNI tracking module. In this work, we created custom calibration results for each dancer by manually sourcing and calibrating persons with similar body characteristics to
each dancer in the dataset. This tailored calibration data
resulted in more robust skeletal tracking and consequently
higher accuracy of the automatic evaluation methods.

Results (Thai) 1:

อย่างไรก็ตาม ท่านี้ไม่ถ่ายสำหรับนักเต้นและโครงแบบกำหนดเองดังนั้นการติดตามการปรับเทียบสำหรับนักเต้นแต่ละไม่ได้ โชคดี การทดลองของเราแสดงว่า ติดตามโครงกระดูก ective eff มากแม้ว่าข้อมูลการสอบเทียบที่แน่นอนไม่ใช่มีไว้เพื่อโมดูลการติดตาม OpenNI ในงานนี้ เราสร้างผลการสอบเทียบที่กำหนดเองสำหรับนักเต้นแต่ละ โดยการจัดหา และผู้ มีลักษณะร่างกายคล้ายกับการสอบเทียบด้วยตนเองแต่ละนักเต้นในชุดข้อมูล ข้อมูลนี้ปรับเทียบส่งผลให้การติดตามโครงกระดูกที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้น และจากนั้นความแม่นยำสูงกว่าวิธีการประเมินโดยอัตโนมัติ

Results (Thai) 2:

แต่ท่านี้ยังไม่ถูกจับสำหรับนักเต้นและดังนั้นจึงโครงกระดูกที่กำหนดเอง
การสอบเทียบการติดตามสำหรับแต่ละนักเต้นที่เป็นไปไม่ได้ โชคดีที่การทดลองของเราแสดงให้เห็นว่าการติดตามโครงกระดูกเป็นเอฟเอฟค่อนข้าง? ective แม้ว่าไม่ใช่แน่นอนข้อมูลการสอบเทียบให้ไว้กับ
โมดูลติดตาม OpenNI ในงานนี้เราได้สร้างผลการสอบเทียบที่กำหนดเองสำหรับแต่ละเต้นโดยการจัดหาและการสอบเทียบบุคคลที่มีลักษณะคล้ายกับร่างกายของ
แต่ละนักเต้นในชุดข้อมูล นี้ข้อมูลการสอบเทียบปรับแต่ง
ผลในการติดตามโครงกระดูกที่แข็งแกร่งมากขึ้นและทำให้มี
ความถูกต้องสูงของวิธีการประเมินผลโดยอัตโนมัติ

Results (Thai) 3:

อย่างไรก็ตาม ท่านี้ไม่จับสำหรับนักเต้นและดังนั้นเอง โครงกระดูกติดตามการสอบเทียบสำหรับแต่ละเต้นไม่ได้ โชคดีที่การทดลองของเราแสดงให้เห็นว่าการติดตามโครงกระดูกค่อนข้างมีประสิทธิภาพถ้าไม่มีข้อมูลที่แน่นอนการแก่การ openni ติดตามโมดูล ในงานนี้เราได้สร้างผลลัพธ์ที่กำหนดเองสำหรับแต่ละการเต้นด้วยตนเองจัดหาและปรับบุคคลที่มีลักษณะร่างกายคล้ายแต่ละคนเต้นในชุดข้อมูล . นี้เหมาะกับการสอบเทียบ ข้อมูลผลการติดตามที่มีเสถียรภาพมากขึ้น และจากนั้นสูง ความถูกต้องของวิธีการประเมินผลแบบอัตโนมัติ