....................................... Perpixeldeluppdrag baserade på flöde med överlagrade osäkerhetsellipser (röd). d. Förutsagda 2D-delcentroider anslutna i ett träd. Abstrakt. Vi uppskattar 2D mänsklig pose från video med endast optiskt flöde. Den viktigaste insikten är att tät optiskt flöde kan ge information om 2D kropp pose. Liksom intervalldata, flöde är till stor del invariant till utseende, men till skillnad från djup det kan beräknas direkt från monocular video. Vi visar att kroppsdelar kan upptäckas från tätt flöde med samma slumpmässiga skogsstrategi som används av Microsoft Kinect. Till skillnad från avståndsdata, men när människor slutar att röra sig, det finns inget optiskt flöde och de försvinner effektivt. För att ta itu med detta använder vår FlowCap-metod ett Kalman-filter för att sprida kroppsdelspositioner och hastigheter över tid och en regressionsmetod för att förutsäga 2D-kroppspose från delcenter. Ingen avståndssensor krävs och FlowCap uppskattar 2D human pose från monokulära videokällor som innehåller mänsklig rörelse. Sådana källor inkluderar handhållna telefonkameror och arkiv-TV-video. Vi demonstrerar 2D-kroppsuppskattning i en rad olika scenarier och visar att metoden fungerar med optiskt flöde i realtid. Resultaten tyder på att optiskt flöde delar invarianter med intervalldata som, när det kompletteras med spårning, gör det värdefullt för pose estimering.
I det senaste arbetet, Romero et al. REF presenterar en metod för 2D human pose estimering med endast optiskt flöde.
FlowCap: 2D Human Pose from Optical Flow
{'venue': 'GCPR', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}