Vi introducerar en ram för okonstruerad 3D-mänsklig överkropp pos estimering från flera kameravyer i komplex miljö. Dess främsta nyhet ligger i integrationen av tre komponenter: en ram utgör återhämtning, tidsintegrering och modellstrukturanpassning. Single-frame pose recovery består av en hypotes generation stadium, där kandidat 3D poser genereras, baserat på probabilistisk hierarkisk form matchning i varje kameravy. I det efterföljande hypotesverifieringssteget återprojiceras kandidaten 3D-poser i de andra kameravyerna och rankas enligt en multi-vysannolikhetsåtgärd. Temporal integration består av att beräkna K-bästa banor som kombinerar en rörelse modell och observationer i en Viterbi-stil maximal-likelihood tillvägagångssätt. Poses som ligger på de bästa banorna används för att generera och anpassa en texturmodell, vilket i sin tur berikar den form sannolikhetsmått som används för pose återvinning. De flera bana hypoteser används för att generera pose förutsägelser, öka 3D pose kandidater genereras vid nästa steg. Vi visar att vår strategi överträffar den senaste tekniken i experiment med stora och utmanande verkliga data från en utomhusmiljö.
Den oberoende metoden för att forma modeller rapporteras i Hofmann och Gavrila REF, som kombinerade probabilistiska enkelram utgör återhämtning, temporal integration och textur modell anpassning för att uppskatta 3D överkroppsrörelser.
Multi-view 3D Human Pose Estimation in Complex Environment
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}