Detta papper tar upp utmaningen av 3D fullkropp människa pose uppskattning från en monocular bildsekvens. Här beaktas två fall: i) bildplatserna för de mänskliga lederna anges och ii) bildplatserna för lederna är okända. I det förra fallet införs ett nytt tillvägagångssätt som integrerar en gleshetsdriven geometrisk 3D-föregångs- och temporal jämnhet. I det senare fallet utvidgas det tidigare fallet genom att man behandlar ledernas bildplatser som latenta variabler för att ta hänsyn till betydande osäkerheter i 2D-lederna. Ett djupt konvolutionsnätverk utbildas för att förutsäga osäkerhetskartorna för de tvådimensionella gemensamma platserna. Den 3D pose uppskattningar realiseras via en Förväntning-Maximering algoritm över hela sekvensen, där det visas att 2D gemensamma läge osäkerheter kan enkelt marginaliseras ut under inference. Empirisk utvärdering av datasetet Human3.6M visar att de föreslagna tillvägagångssätten uppnår större noggrannhet i 3D-uppskattningen jämfört med de senaste baslinjerna. Det föreslagna tillvägagångssättet överträffar dessutom ett offentligt tillgängligt 2D-värde som ger en uppskattningsgrund för det utmanande PennAction-datasetet.
Zhou m.fl. I REF kombineras osäkerhetskartor över 2D-ledernas läge och ett gleshetsdrivet 3D-geometriskt läge innan 3D-ledens läge kan härledas via en EM-algoritm.
Sparseness Meets Deepness: 3D Human Pose Estimation from Monocular Video
{'venue': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}