Vi tar itu med problemet med överkroppen mänskliga pose uppskattning i okontrollerad monokulära videosekvenser, utan manuell initiering. De flesta nuvarande metoder fokuserar på isolerade videoramar och ofta misslyckas med att korrekt lokalisera armar och händer. Att sluta posera över en videosekvens är fördelaktigt eftersom poser av människor i angränsande ramar uppvisar egenskaper av jämn variation på grund av arten av människa och kamera rörelse. För att utnyttja detta, tidigare metoder har använt förkunskaper om särskiljande handlingar eller generiska temporal priors i kombination med statiska bildsannolikheter för att spåra människor i rörelse. Här tar vi ett annat tillvägagångssätt baserat på en enkel observation: Information om hur en person rör sig från ram till ram finns i det optiska flödesfältet. Vi utvecklar ett tillvägagångssätt för att spåra ledade rörelser som "länkar" ledade form modeller av människor i angränsande ramar genom det täta optiska flödet. Nyckeln till detta tillvägagångssätt är en 2D formmodell av kroppen som vi använder för att beräkna hur kroppen rör sig över tiden. De resulterande "flytande dockorna" ger ett sätt att integrera bildbevis över ramar för att förbättra pose inference. Vi tillämpar vår metod på en utmanande datauppsättning av TV-videosekvenser och visar toppmodern prestanda.
REF använder en 2D-modell för överkroppsform för att spåra ledade rörelser, där rörelsesignaler integreras tillsammans med pose inference.
Estimating Human Pose with Flowing Puppets
{'venue': '2013 IEEE International Conference on Computer Vision', 'journal': '2013 IEEE International Conference on Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}