基于时空姿态结构的人体姿态跟踪数据驱动方法
计算机视觉与模式识别
2016-08-02 v1
摘要
本文提出一种用于视频数据中人体姿态跟踪的数据驱动方法。我们将人体姿态跟踪问题表述为基于时空姿态结构模型的离散优化问题，并在贪婪框架下高效地求解该问题。我们提出该模型，通过结合单幅图像的人体姿态估计与视频中传统的目标跟踪来跟踪人体姿态。我们的姿态跟踪目标函数由以下项组成：某一部位在一帧内出现的外观相似性、该部位从上一帧到当前帧的时间位移、以及该部位与图结构中其父节点的空间依赖性。在基准数据集（VideoPose2、Poses in the Wild 和 Outdoor Pose）以及我们新建的 ICDPose 数据集上的实验评估显示了我们所提方法的有效性。
引用
@article{arxiv.1608.00199,
title = {A Data-driven Approach for Human Pose Tracking Based on Spatio-temporal Pictorial Structure},
author = {Soumitra Samanta and Bhabatosh Chanda},
journal= {arXiv preprint arXiv:1608.00199},
year = {2016}
}