Målet med detta arbete är att återställa mänskliga kroppskonfigurationer från statiska bilder. Utan att i förväg anta kunskaper om skala, pose eller utseende är detta problem ytterst utmanande och kräver användning av alla möjliga informationskällor. Vi utvecklar en ram som kan innehålla godtyckliga parvisa begränsningar mellan kroppsdelar, såsom skalkompatibilitet, relativ position, symmetri i kläder och jämna konturförbindelser mellan delar. Vi upptäcker kandidat kroppsdelar från bottom-up med parallellism, och använder olika pairwise konfiguration begränsningar för att montera ihop dem i kroppen konfigurationer. För att hitta den mest sannolika konfigurationen löser vi ett Integer Quadratic Programmering problem med en standardteknik med linjära approximationer. Ungefärlig IQP gör att vi kan införliva mycket mer information än den traditionella dynamiska programmeringen och förblir beräkningseffektiv. 15 handmärkta bilder används för att träna lågnivådeldetektorn och lära sig de pairwise begränsningarna. Vi visar testresultat på en mängd olika bilder.
Ren och al. presenterar en ram för att upptäcka och återvinna mänskliga kroppen konfiguration REF.
Recovering human body configurations using pairwise constraints between parts
{'venue': "Tenth IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV'05) Volume 1", 'journal': "Tenth IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV'05) Volume 1", 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}