Vi föreslår en ny metod för att snabbt och exakt förutsäga mänskliga pose-the 3D positioner i kroppens leder-från en enda djup bild, utan att bero på information från tidigare ramar. Vår strategi är starkt förankrad i nuvarande strategier för objektigenkänning. Genom att utforma en mellanliggande representation i termer av kroppsdelar, det svåra pose estimering problem omvandlas till ett enklare perpixel klassificering problem, för vilken effektiva maskininlärning tekniker finns. Genom att använda datorgrafik för att syntetisera en mycket stor datauppsättning av träningsbildpar, kan man träna en klassificerare som uppskattar kroppsdelsetiketter från testbilder invariant att posera, kroppsform, kläder och andra orelevanser. Slutligen skapar vi förtroende-scored 3D förslag av flera body joints genom att omprojicera klassificeringsresultatet och hitta lokala lägen. Systemet körs in under 5 ms på Xbox 360. Vår utvärdering visar hög noggrannhet på både syntetiska och verkliga testset, och undersöker effekten av flera träningsparametrar. Vi uppnår state-of-the-art noggrannhet i vår jämförelse med relaterade arbete och visar förbättrad generalisering över exakt hela-skelett närmaste grannmatchning.
Shotton m.fl. I REF föreslogs en metod för att uppskatta en 3D human pose från en enda djupbild genom att upptäcka kroppsdelar med hjälp av en randomiserad beslutsskog och uppskatta 3D gemensamma positioner från upptäckta delar och djupinformation.
Real-time human pose recognition in parts from single depth images
{'venue': 'CACM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}