I detta arbete introducerar vi det utmanande problemet med gemensamma multi-person pose uppskattning och spårning av ett okänt antal personer i okonstruerade videor. Befintliga metoder för flera personer utgör uppskattning i bilder kan inte tillämpas direkt på detta problem, eftersom det också kräver att lösa problemet med personlig association över tid utöver pose uppskattning för varje person. Vi föreslår därför en ny metod som tillsammans modellerar flera personer utgör uppskattning och spårning i en enda formulering. För detta ändamål, vi representerar kroppens gemensamma upptäckter i en video genom en spatio-temporal graf och lösa ett heltal linjärt program för att partitionera grafen till sub-grafer som motsvarar rimliga kropp pose trajectories för varje person. Det föreslagna tillvägagångssättet hanterar implicit ocklusion och trunkering av personer. Eftersom problemet inte har behandlats kvantitativt i litteraturen introducerar vi ett utmanande dataset "Multi-Person PoseTrack" och föreslår också ett helt oöverskådligt utvärderingsprotokoll som inte gör några antaganden om skalan, storleken, platsen eller antalet personer. Slutligen utvärderar vi det föreslagna tillvägagångssättet och flera basmetoder på vår nya datauppsättning.
Flera personer pose uppskattning i videor har studerats i REF.
PoseTrack: Joint Multi-person Pose Estimation and Tracking
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}