Uppskattning av människans ställning är ett viktigt steg för erkännande av åtgärder. Vi föreslår en metod för att uppskatta 3D mänskliga poser från en enda bild, som fungerar tillsammans med en befintlig 2D pose/ joint detektor. 3D pose uppskattning är utmanande eftersom flera 3D poser kan motsvara samma 2D pose efter projektion på grund av bristen på djup information. Dessutom är nuvarande 2D-pose estimatorer oftast felaktiga, vilket kan orsaka fel i 3D-uppskattningen. Vi tar itu med utmaningarna på tre sätt: (i) Vi representerar en 3D pose som en linjär kombination av en gles uppsättning baser som lärts från 3D mänskliga skelett. ii) Vi genomdriver begränsningar av extremitetslängden för att eliminera antropomorfiskt ogenomförbara skelett. (iii) Vi uppskattar en 3D pose genom att minimera L 1-norm felet mellan projektionen av 3D pose och motsvarande 2D upptäckt. Termen L 1 -normförlust är robust till felaktiga 2D leduppskattningar. Vi använder den alternerande riktningsmetoden (ADM) för att lösa optimeringsproblemet på ett effektivt sätt. Vårt tillvägagångssätt överträffar toppmoderna metoder för tre uppsättningar referensvärden.
REF presenterade en metod för att uppskatta 3D från en enda bild där de använder FMP- och kameraparameteruppskattning, tillsammans med antropomorfa begränsningar.
Robust Estimation of 3D Human Poses from a Single Image
{'venue': '2014 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2014 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}