Abstract-mest befintliga tekniker för artikulerade mänskliga Pose Estimation (HPE) överväga varje person självständigt. Här tar vi itu med problemet i en ny miljö, myntad Human Pose Coestimation (PCE), där flera personer är i en vanlig, men okänd pose. Uppgiften för PCR är att uppskatta deras poser gemensamt och att producera prototyper som kännetecknar den delade pose. Eftersom de enskilda personernas poser bör likna prototypen, har PCE mindre frihet jämfört med att uppskatta varje pose oberoende, vilket förenklar problemet. Vi demonstrerar vår PCR-teknik på två applikationer. Den första är att uppskatta posen av människor som utför samma aktivitet synkront, såsom under aerobics, cheerleading, och dans i en grupp. Vi visar att PCR förbättrar pose uppskattning noggrannhet över att uppskatta varje person självständigt. Det andra programmet är att lära prototyp innebär att karakterisera en pose klass direkt från en bild sökmotor frågas av klassens namn (t.ex., "lotus pose"). Vi visar att PCR leder till bättre pose estimering i sådana bilder, och det lär sig meningsfulla prototyper som kan användas som föregångare för pose estimering i nya bilder.
är begränsad till åtta ämnen på tre platser, och, REF som handlar om flera personer som är i en vanlig, men okänd, pose.
Human Pose Co-Estimation and Applications
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}