Detta dokument presenterar en probabilistisk ram för att montera upptäckta mänskliga kroppsdelar i en fullständig 2D mänsklig konfiguration. Ansikte, bål, ben och händer upptäcks i belamrade scener med hjälp av boostrade kroppsdelsdetektorer tränade av AdaBoost. Kroppskonfigurationer monteras från de upptäckta delarna med hjälp av RANSAC, och en grov heuristisk appliceras för att eliminera uppenbara avvikelser. En tidigare blandningsmodell av överkroppskonfigurationer används för att ge en risk för varje konfiguration. En samlikelihood-modell bestäms sedan genom att kombinera pose, deldetektor och motsvarande hudmodellsannolikhet. Monteringen med störst sannolikhet väljs av RANSAC, och armbågspositionerna kan härledas. Detta papper illustrerar också kombinationen av hudfärgsannolikhet och detektion sannolikhet att ytterligare minska falska hand- och ansiktsdetektioner.
I REF ansikte, bål, ben, eller händer upptäcks och spåras i belamrade scener med hjälp av Boosting.
Detection and Tracking of Humans by Probabilistic Body Part Assembly
{'venue': 'Proc. of British Machine Vision Conference', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}