Abstract-Vi beskriver en inlärningsbaserad metod för att återställa 3D-mänsklig kropp pose från enstaka bilder och monokulära bildsekvenser. Vår strategi kräver varken en explicit kroppsmodell eller föregående märkning av kroppsdelar i bilden. Istället återvinner det posera genom direkt icke-linjär regression mot form deskriptor vektorer extraheras automatiskt från bild silhuetter. För robusthet mot lokala siluettsegmenteringsfel kodas siluettformen av histogram-of-shape-contexts deskriptorer. Vi utvärderar flera olika regressionsmetoder: rås regression, Relevans Vector Machine (RVM) regression och Support Vector Machine (SVM) regression över både linjära och kärnbaser. RVMs ger mycket glesare regressorer utan att kompromissa prestanda, och kärnbaser ger en liten men värdefull förbättring i prestanda. Förlusten av djup och lem märkning information ofta gör återvinning av 3D pose från enskilda silhuetter tvetydig. För att hantera detta är metoden inbäddad i ett nytt regressivt spårningsramverk, med hjälp av dynamik från tidigare tillståndsuppskattning tillsammans med ett inlärt regressionsvärde för att reda ut posen. Vi visar att det resulterande systemet spårar långa sekvenser stabilt. För realism och god generalisering över ett brett spektrum av synvinklar utbildar vi regressatorerna på bilder som synthesized från verkliga mänskliga rörelse fånga data. Metoden demonstreras för flera representationer av hela kroppen pose, både kvantitativt på oberoende men liknande testdata och kvalitativt på verkliga bildsekvenser. Genomsnittliga vinkelfel på 4-6 erhålls för en mängd olika gångrörelser.
Som ett resultat av en jämförelse mellan en mängd olika regressionsmetoder inklusive ås regression, Relevance Vector Machine (RVM) regression, och Support Vector Machine, föreslogs RVM ger bästa prestanda REF.
Recovering 3D human pose from monocular images
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}