I detta dokument presenteras en robust metod för att upptäcka mänskliga kroppsdelar och kroppsdelar under ett specifikt tillämpningsscenario, vilket ger en uppskattning i sängen. Även om mänsklig pose uppskattning för olika datorseende (CV) tillämpningar har studerats i stor utsträckning under de senaste decennierna, men in-bed pose uppskattning med hjälp av kamerabaserade synmetoder har ignorerats av CV-gemenskapen eftersom det antas vara identiskt med det allmänna syftet utgör skattningsmetoder. Emellertid har inbäddad pose uppskattning sina egna specialiserade aspekter och kommer med specifika utmaningar, inklusive de anmärkningsvärda skillnaderna i ljusförhållanden under en dag och har också olika pose distribution från den gemensamma mänskliga övervakning synvinkel. I detta dokument visar vi att dessa utmaningar avsevärt minskar effektiviteten hos befintliga allmänna syften utgör skattningsmodeller. För att ta itu med problemet med ljusvariation föreslås teknik för infrarött selektivt (IRS) bildförvärv för att tillhandahålla enhetliga kvalitetsdata under olika ljusförhållanden. Dessutom, för att hantera okonventionella pose perspektiv, en 2end histogram av orienterad gradient (HOG) upprätande metod presenteras. Djup inlärningsramar visar sig vara den mest effektiva modellen i mänsklig pose uppskattning, men bristen på stora offentliga datauppsättningar för inbäddade poser hindrar oss från att använda ett stort nätverk från grunden. I detta arbete utforskade vi idén att använda en förtränad konvolutionella neurala nätverk (CNN) modell utbildad på stora offentliga datauppsättningar av allmänna mänskliga poser och finjustera modellen med hjälp av vår egen grunda (begränsad i storlek och olika perspektiv och färg) in-bed IRS dataset. Vi utvecklade ett IRS bildsystem och samlade IRS bilddata från flera realistiska storlek skyltdockor i en simulerad sjukhusrum miljö. En förtränad CNN som kallas convolutional pose maskin (CPM) återanvändes för inbäddad pose uppskattning genom finjustering av sina specifika mellanliggande lager. Med hjälp av HOG-upprätandemetoden förbättrades skattningsprestandan för CPM avsevärt med 26,4 % i PCK0.1 (sannolikhet för korrekt nyckelpunkt) jämfört med modellen utan sådan korrigering. Även tester med endast väl anpassade in-bed pose bilder, överträffade vår finjusterade modell fortfarande den traditionellt inställda CNN med ytterligare 16,6% ökning av pose uppskattning noggrannhet. Index Terms-convolutional neural network (CNN), convolutional pose maskin (CPM), histogram av orienterad gradient (HOG), in-bed pose uppskattning, infraröd selektiv (IRS).
Till exempel föreslog REF en metod för infrarött selektivt bildförvärv för att ta itu med problemet med ljusvariationer orsakade av dagsljuscykeln.
In-Bed Pose Estimation: Deep Learning with Shallow Dataset
{'venue': 'IEEE Journal of Translational Engineering in Health and Medicine 2019', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}