Vi föreslår en ny hybrid approach till statisk pose estimation kallad Connected Poselets. Denna representation kombinerar de bästa aspekterna av delbaserad och exempelbaserad uppskattning. Först upptäcka poselets extraheras från träningsdata; vår metod sedan tillämpar en modifierad Random Decision Forest för att identifiera Poselet aktiveringar. Genom att kombinera nyckelpunktsförutsägelser från posletaktiviteter inom en grafisk modell kan vi dra den marginella fördelningen över varje nyckelpunkt utan några kinematiska begränsningar. Vårt tillvägagångssätt demonstreras på ett nytt offentligt tillgängligt dataset med lovande resultat.
I REF föreslogs användning av Poselets som en representation som kombinerar delbaserade och exempelbaserade skattningsaspekter för humanpose-uppskattning.
Putting the pieces together: Connected Poselets for human pose estimation
{'venue': '2011 IEEE International Conference on Computer Vision Workshops (ICCV Workshops)', 'journal': '2011 IEEE International Conference on Computer Vision Workshops (ICCV Workshops)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}