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姿势估计算法里用多视角深度图的后处理  
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【英文篇名】 Post-processing for human pose estimation using multi-view depth images
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【作者】 程光; 王贵锦; 林行刚;
【英文作者】 CHENG Guang; WANG Gui-jin; LIN Xing-gang; Dept. of Electronic Engineering; Tsinghua University;
【作者单位】 清华大学电子工程系;
【文献出处】 计算机应用研究 , Application Research of Computers, 编辑部邮箱 2014年 08期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 人体姿势估计; 人体骨架节点; 后处理; 侧视图; 顶视图;
【英文关键词】 human pose estimation; skeleton joints; post-processing; side view; top view;
【摘要】 针对人体姿势估计算法部分节点效果差的问题,提出降低训练开销并增加用多视角深度图的后处理改进技术。首先生成一个规模减小而包含常见典型动作的训练集合,并用小型集群服务器训练后进行骨架节点的估计,之后对置信度不高的骨架节点,在深度图投影得到侧视图和顶视图中再次计算需修正的骨架节点的后处理方法以提高节点的准确度。实验表明,在使用样本数量少一个数量级的情况下能取得比微软原算法平均误差小9 mm的结果。
【英文摘要】 In predicting 3D positions of human skeleton joints,the errors of some joints may be large. This paper proposed a scheme to decrease the cost of training and add post-processing using multi-view depth images to improve the performance.First the algorithm generated small image sets which contained important and typical human poses,then trained the classifier using a small cluster in the laboratory and estimated the human skeleton joints. For the joints with low confidence,it added the post-processing algorit...
【基金】 国家自然科学基金资助项目(61132007,61271390)
【更新日期】 2014-09-04
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 人体姿势估计一直是一项很有挑战性的工作,主要是指根据单张图像来直接估计人体的姿势状态,提取人体主要关节点,像肘、腕、脚等的位置所在。早期其主要基于普通的可见光图像[1,2]并使用一些基于模型的方法,如Hu等人[2]提出通过有效节点检测进行人体上部姿势恢复的方法。通常这?

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