Abstrakt. Vi tar itu med problemet med att uppskatta människokroppen utgör från en enda bild med rörig bakgrund. Vi tränar flera lokala linjära regressorer för att uppskatta 3D-pose från en vektor av gradientorientering histogram. Varje linjär regressator kan välja relevanta komponenter i funktionen vektor beroende på pose genom att träna den på en pose kluster som är en delmängd av träningsprover med liknande pose. För att särskilja poseklustren använder vi kärnan Support Vector Machines (SVM) med pose-beroende funktionsval. Vi uppnår funktionsval för SVM i kärnan genom att uppskatta skalparametrar för RBF-kärnan genom minimering av radien/marginalgränsen, som är en övre gräns för det förväntade generaliseringsfelet, med effektiv lutningsstigning. Detektion av människor är också möjligt med dessa SVM. Kvantitativa experiment visar effektiviteten av pose-beroende funktionsval för både detektion av människor och pose uppskattning.
Okada och Soatto REF presenterar ett system för att uppskatta 3D-posen av personer från belamrade bilder med hjälp av SVMs och bitvis linjära regressorer.
Relevant feature selection for human pose estimation and localization in cluttered images
{'venue': 'In Proc. ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}