Människans pose uppskattning avser uppskattningen av kroppsdelars placering och hur de är kopplade till en bild. Människans pose uppskattning från monokulära bilder har breda tillämpningar (t.ex. bildindexering). Flera undersökningar om humanposuppskattning finns i litteraturen, men de fokuserar på en viss kategori; till exempel modellbaserade tillvägagångssätt eller mänsklig rörelseanalys, etc. Så vitt vi vet har en övergripande översyn av detta problemområde ännu inte gjorts. Den senaste tidens framsteg som bygger på djup inlärning har dessutom medfört nya algoritmer för detta problem. I detta dokument genomförs en omfattande undersökning av mänskliga pose uppskattning från monokulära bilder inklusive milstolpar verk och senaste framsteg. Baserat på en standard pipeline för lösning av datorseende problem, denna undersökning delar upp problemet i flera moduler: funktionsextraktion och beskrivning, mänskliga kroppsmodeller, och modelleringsmetoder. Problemmodelleringsmetoder sätts in baserat på två sätt att kategorisera i denna undersökning. Ett sätt att kategorisera inkluderar top-down och bottom-up metoder, och ett annat sätt inkluderar generativa och diskriminerande metoder. Med tanke på att en direkt tillämpning av mänsklig pose uppskattning är att ge initiering för automatisk videoövervakning, finns det ytterligare avsnitt för rörelserelaterade metoder i alla moduler: rörelsefunktioner, rörelsemodeller och rörelsebaserade metoder. Slutligen samlar dokumentet också in 26 offentligt tillgängliga datauppsättningar för validering och tillhandahåller felmätningsmetoder som ofta används.
Arbetet i REF ger en omfattande samling av metoder för människokroppen pos estimering baserad på monokulära bilder.
Human Pose Estimation from Monocular Images: A Comprehensive Survey
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}