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基于层叠的部件轨迹片段模型的视频人体姿态估计  
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【英文篇名】 Cascaded tracklet-based spatio-temporal model for video pose estimation
【下载频次】 ★★★☆
【作者】 史青宣; 王谦; 田学东;
【英文作者】 SHI Qingxuan; WANG Qian; TIAN Xuedong; School of Cyber Security and Computer; Hebei University; Academic Administration;
【作者单位】 河北大学网络空间安全与计算机学院; 河北大学教务处;
【文献出处】 山东大学学报(工学版) , Journal of Shandong University(Engineering Science), 编辑部邮箱 2018年 02期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 姿态估计; 轨迹片段; 马尔科夫随机场; 隐马尔科夫模型;
【英文关键词】 pose estimation; tracklet; Markov random field; hidden Markov model;
【摘要】 为解决单目视频中的人体姿态估计问题,从人体的部件模型出发,以人体部件轨迹片段为实体构建时空概率图模型,通过逐步缩减轨迹片段在时域上的覆盖度,形成多级层叠模型,采用迭代的时域和空域交替解析的策略,从完整轨迹的推理开始,逐级过滤状态空间,直至获取人体各部件在每帧图像中的最优状态。为提供高质量的状态候选,引入全局运动信息,将单帧图像中人体姿态检测结果传播到整个视频形成轨迹,构成原始状态空间。在3个数据集上的对比试验表明,该方法较其他视频人体姿态估计方法达到了更高的估计精度。
【英文摘要】 To address the problem of full body human pose estimation in video,a coarse-to-fine cascade of spatio-temporal models was developed in which the tracklet of body part was considered as basic unit. The notion of trackletranges from trajectory covering the whole video to body part in one frame. In this cascade,coarse models filtered the state space for the next level via their maxmarginals. Loops in the graphical models made the inference intractable,the models were decomposed into Markov random fields and hi...
【基金】 国家自然科学基金资助项目(编号:61375075); 河北省自然科学基金资助项目(编号:F2012201020); 河北省高等学校科学技术研究重点资助项目(编号:ZD2017208); 河北省教育厅资助项目(编号:ZD2017209)
【更新日期】 2018-05-24
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 0引言视频人体姿态估计是指获取给定视频中人体各部位在每帧图像中的位置或关节夹角等姿态参数的过程[1],是目前计算机视觉领域的研究热点。姿态参数的获取,可以为重建人体的运动提供支持,辅助实现计算机感知场景中人“在哪里”和分析人“在干什么”,在动作识别[2]、人机交互[3

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