Vi presenterar flera slumpmässiga skogsmetoder för människa pose uppskattning från enstaka djup bilder som kan fungera i mycket hög bildhastighet. Vi introducerar fyra algoritmer: slumpmässig skogspromenad, girig skogspromenad, slumpmässiga skogshopp och giriga skogshopp. De föreslagna tillvägagångssätten kan exakt sluta sig till 3D-positionerna i kroppens leder utan ytterligare information såsom temporal prior. En regressionsskog tränas för att uppskatta sannolikhetsfördelningen till riktningen eller offset mot den särskilda leden, i förhållande till den intilliggande positionen. Under pose uppskattning väljs den nya positionen från en uppsättning representativa riktningar eller förskjutningar. Fördelningen för nästa position hittas från att traversera regressionsträdet från ny position. Den kontinuerliga positionsprovtagningen genom 3D utrymme kommer så småningom att ge en förväntan på provpositioner, som vi uppskattar som den gemensamma positionen. Experimenten visar att noggrannheten är högre än nuvarande state-of-the-art pos estimation metoder med ytterligare fördel i beräkningstiden.
Jung m.fl. REF föreslog metoden med slumpmässig trädgång (RTW) för att lokalisera mänskliga kroppsleder i djupbilder, där ett regressionsträd tränas för att uppskatta riktningen till målleden för varje position.
Forest Walk Methods for Localizing Body Joints from Single Depth Image
{'venue': 'PloS one', 'journal': 'PloS one', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}