Vi introducerar ett nytt tillvägagångssätt för att automatiskt återställa 3D mänsklig pose från en enda bild. De flesta tidigare arbeten följer en rörledning strategi: initialt, en uppsättning 2D-funktioner som kanter, fogar eller silhuetter upptäcks i bilden, och sedan dessa observationer används för att dra slutsatsen 3D pose. Att lösa dessa två problem separat kan leda till felaktiga 3D-positioner när funktionsdetektorn har presterat dåligt. I detta dokument tar vi upp denna fråga genom att gemensamt lösa både 2D-detekterings- och 3D-slutproblemen. För detta ändamål föreslår vi ett Bayesianskt ramverk som integrerar en generativ modell baserad på latenta variabler och diskriminativa 2D-deldetektorer baserade på HOGs, och utför slutledning med hjälp av evolutionära algoritmer. Verkliga experiment visar konkurrenskraftiga resultat, och förmågan hos vår metodik att ge korrekta 2D- och 3D-uppskattningar även när 2D-detektorerna är felaktiga.
Arbetet i REF föreslog ett Bayesianskt ramverk som integrerar den bildstrukturmodellen med hjälp av latenta variabler och diskriminativa 2D-deldetektorer baserade på HOG.
A Joint Model for 2D and 3D Pose Estimation from a Single Image
{'venue': '2013 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2013 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}