Många metoder har föreslagits för human pose estimering i enstaka och multi-view RGB-bilder. Vissa miljöer, såsom operationssalen, är dock fortfarande mycket utmanande för de senaste RGB-metoderna. I detta dokument föreslår vi en strategi för multi-view 3D human pose estimation från RGB-D bilder och visar fördelarna med att använda ytterligare djup kanal för pose förfining utöver dess användning för generering av förbättrade funktioner. Den föreslagna metoden gör det möjligt att gemensamt upptäcka och uppskatta poserna utan att på förhand veta hur många personer som befinner sig på platsen. Vi utvärderar detta tillvägagångssätt på en ny multi-view RGB-D dataset förvärvade under live operationer och kommenterade med marksanning 3D poserar.
Kadkhodamohammadi m.fl. I REF föreslogs en multi-view RGB-D-strategi för human pose estimation i kirurgiska operationsrum, vilket visar nyttan av att använda djupdata för att minska utgör tvetydighet.
A Multi-view RGB-D Approach for Human Pose Estimation in Operating Rooms
{'venue': '2017 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)', 'journal': '2017 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}