Flera mänskliga 3D pose uppskattning från flera kameravyer är en utmanande uppgift i okoncentrerade miljöer. Varje individ måste matchas över varje vy och sedan kroppen pose måste uppskattas. Dessutom, kroppens pose av varje individ förändras på ett konsekvent sätt över tiden. För att ta itu med dessa utmaningar föreslår vi en tidsmässigt konsekvent 3D Pictorial Structures modell (3DPS) för flera mänskliga pose uppskattning från flera kameravyer. Vår modell bygger på 3D Pictorial Structures för att introducera begreppet tidskonsistens mellan den infererade kroppen poser. Vi härleder denna egendom genom att förlita oss på multi-view mänskliga spårning. Att identifiera varje individ innan slutsatsen avsevärt minskar storleken på tillståndet utrymme och positivt påverkar prestandan också. För att utvärdera vår metod använder vi två utmanande multiple human dataset i oöverskådliga miljöer. Vi jämför vår metod med den senaste tekniken och uppnår bättre resultat.
Begreppet tidskonsistens läggs till 3D Pictorial Structure-modellen i REF för att ta itu med problemet med flera mänskliga pose-uppskattningar från flera kameraperspektiv.
Multiple Human Pose Estimation with Temporally Consistent 3D Pictorial Structures
{'venue': 'Lecture Notes in Computer Science', 'journal': 'Lecture Notes in Computer Science', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}