Vi anser att maskinseende uppgift att posera uppskattning från statiska bilder, särskilt för fallet med artikulerade objekt. Detta problem är svårt på grund av det stora antalet grad av frihet som skall uppskattas. Efter en etablerad forskningslinje inramas pose estimation som en slutsats i en probabilistisk modell. Men enligt vår erfarenhet ligger framgången för många tillvägagångssätt ofta i kraften i funktionerna. Vårt primära bidrag är en ny gjutning av visuell inferens som en iterativ tolkningsprocess, där man i sekventiellt lär sig bättre och bättre funktioner anpassade till en viss bild. Vi visar kvantitativa resultat för mänsklig pose uppskattning på en databas med över 300 bilder som tyder på att vår algoritm är konkurrenskraftig med eller överträffar state-of-the-art. Eftersom vårt förfarande är ganska allmänt (det är inte beroende av ansikts- eller huddetektion), använder vi det också för att uppskatta poser av hästar i Weizmann databasen.
Ramanan m.fl. presenterar en iterativ tolkningsprocess för pose uppskattning av articu-lated objekt REF.
Learning to Parse Images of Articulated Bodies
{'venue': 'In NIPS 2007', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}