Abstract-I detta papper använder vi strukturerad inlärning för att samtidigt ta itu med två sammanflätade problem: 1) mänsklig pose uppskattning (HPE) och 2) klädesplagg attribut klassificering (GAC), som är värdefulla för en mängd olika datorseende och multimedia applikationer. Till skillnad från tidigare arbeten som vanligtvis hanterar de två problemen separat, syftar vår strategi till att producera en optimal gemensam uppskattning för både HPE och GAC genom en enhetlig inferensprocedur. I detta syfte antar vi ett förbearbetningssteg för att upptäcka potentiella mänskliga delar från varje bild (dvs. en uppsättning kandidater) som gör att vi kan ha ett hanterbart inmatningsutrymme. På så sätt omvandlas den samtidiga slutsatsen av HPE och GAC till ett strukturerat inlärningsproblem, där indata är samlingar av kandidatensembler, outputs är gemensamma etiketter av mänskliga delar och plagg attribut, och gemensam funktion representation omfattar olika tecken såsom posespecifika egenskaper, plagg-specifika egenskaper, och kors-task funktioner som kodar korrelationer mellan mänskliga delar och plagg attribut. Dessutom utforskar vi de starka bevisen kring de potentiella mänskliga delarna för att få fram kraftfullare representationer för orienterade mänskliga delar. Sådana bevis kan integreras sömlöst i vår strukturerade inlärningsmodell som en slags energifunktion, och inlärningsprocessen kan utföras av standardstrukturerad vektormaskinalgoritm. De båda problemens gemensamma struktur är dock en cyklisk graf, som hindrar en effektiv slutsats. För att lösa detta problem beräknar vi istället ungefärlig optima med hjälp av en iterativ Manuskript mottagen 6 december 2013; reviderad 16 april 2014 och 20 juni 2014; accepterat 26 augusti 2014 förfarande, där i varje iteration, variablerna i ett problem är fastställda. På så sätt kan tillfredsställande lösningar beräknas effektivt genom dynamisk programmering. Experimentella resultat på två referensdatauppsättningar visar den toppmoderna prestandan i vår strategi.
I REF föreslås en strukturerad inlärningsteknik för samtidig mänsklig gestaltning och klassificering av attribut för plagg.
Unified Structured Learning for Simultaneous Human Pose Estimation and Garment Attribute Classification
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}