Sammanfattning av denna webbsida: Human Pose Recovery har undersökts inom området datorseende under de senaste 40 åren. Flera tillvägagångssätt har rapporterats, och betydande förbättringar har uppnåtts i både datarepresentation och modelldesign. Problemet med människans pose recovery i okontrollerade miljöer är dock långt ifrån löst. I detta dokument definierar vi en allmän taxonomi för att gruppera modellbaserade metoder för människans Pose Recovery, som består av fem huvudmoduler: utseende, perspektiv, rumsliga relationer, tidsmässig konsistens och beteende. Därefter görs en metodologisk jämförelse i enlighet med den föreslagna taxonomin, där man utvärderar de nuvarande metoderna för att fastställa internprissättning i de ovannämnda fem gruppkategorierna. Som ett resultat av denna jämförelse diskuterar vi de viktigaste fördelarna och nackdelarna med den granskade litteraturen.
Human Pose Estimation har under de senaste 20 åren studerats intensivt inom området datorseende.
A Survey on Model Based Approaches for 2D and 3D Visual Human Pose Recovery
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Engineering', 'Computer Science']}