Vi föreslår en ny inlärningsbaserad metod för att uppskatta 2D human pose från en enda bild, med hjälp av Dual-Source Deep Convolutional Neural Networks (DS-CNN). Nyligen har många metoder utvecklats för att uppskatta mänsklig pose genom att använda pose priors som uppskattas från fysiologiskt inspirerade grafiska modeller eller lärt sig ur ett holistiskt perspektiv. I detta dokument föreslår vi att man integrerar både den lokala (kropps)delens utseende och den holistiska synen på varje lokal del för en mer exakt bedömning av den mänskliga ställningen. Närmare bestämt tar den föreslagna DS-CNN en uppsättning bildlappar (kategorioberoende objektförslag för utbildning och flerskaliga skjutfönster för testning) som ingång och lär sig sedan utseendet på varje lokal del genom att beakta deras helhetssyn i hela kroppen. Med hjälp av DS-CNN, uppnår vi både gemensam detektion, vilket avgör om en bild patch innehåller en kropp gemensamma, och gemensam lokalisering, som hittar den exakta platsen för leden i bilden patch. Slutligen utvecklar vi en algoritm för att kombinera dessa gemensamma detektion / lokalisering resultat från alla bildlappar för att uppskatta den mänskliga pose. De experimentella resultaten visar den föreslagna metodens effektivitet genom att jämföra med de senaste mänskliga skattningsmetoderna baserade på pose priors som uppskattas från fysiologiskt inspirerade grafiska modeller eller inlärda ur ett holistiskt perspektiv. 978-1-4673-6964-0/15/$31.00 ©2015 IEEE
Xiaochuan m.fl. Ref integrerade både det lokala utseendet och helhetsbilden av en bild med hjälp av CNN med dubbla källor.
Combining local appearance and holistic view: Dual-Source Deep Neural Networks for human pose estimation
{'venue': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}