Vi föreslår ett effektivt tillvägagångssätt för att utnyttja rörelseinformation från på varandra följande bilder av en videosekvens för att återställa 3D-pose av människor. Tidigare metoder brukar beräkna kandidat utgör i enskilda ramar och sedan länka dem i ett efterbehandlingssteg för att lösa tvetydigheter. Däremot går vi direkt tillbaka från en spatio-temporal volym av avgränsande lådor till en 3D pose i den centrala ramen. Vi visar vidare att för att detta tillvägagångssätt ska kunna uppnå sin fulla potential är det nödvändigt att kompensera för rörelsen i på varandra följande ramar så att ämnet förblir centrerat. Detta gör det möjligt för oss att effektivt övervinna tvetydigheter och förbättra den senaste tekniken med en stor marginal på Human3.6m, HumanEva, och KTH Multiview Football 3D human pos estimering riktmärken.
Tekin m.fl. I Ref föreslogs att man skulle utnyttja rörelseinformation från på varandra följande ramar och tillämpa ett nätverk för djupinlärning för att komma tillbaka till 3D-ställningen.
Direct Prediction of 3D Body Poses from Motion Compensated Sequences
{'venue': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}