人体属性、部位与姿态联合解析的属性与或文法
计算机视觉与模式识别
2016-07-11 v2
摘要
本文提出一种属性与或文法（Attribute And-Or Grammar, A-AOG）模型，用于在解析图中联合推断人体姿态与人体属性，其中属性被增强至层次化表示的节点上。与当前文献中其他为姿态和独立属性训练分离分类器的流行方法不同，我们的方法显式表示身体部位的分解与关节连接，并考虑姿态与属性间的相关性。A-AOG模型是三种传统文法公式的融合：(i) 短语结构文法，表示人体从整体到部位的层次分解；(ii) 依存文法，通过身体姿态的运动学图建模几何关节；(iii) 属性文法，解释层次中不同部位间的相容关系，使其外观遵循一致风格。该解析图同时输出人体检测、姿态估计与属性预测，直观且可解释。我们在两个数据集上针对两项任务进行实验，实验结果展示了联合建模相较于独立计算姿态与属性的优势。此外，我们的模型在姿态估计与属性预测任务上均取得优于现有方法的性能。
引用
@article{arxiv.1605.02112,
title = {Attribute And-Or Grammar for Joint Parsing of Human Attributes, Part and Pose},
author = {Seyoung Park and Bruce Xiaohan Nie and Song-Chun Zhu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1605.02112},
year = {2016}
}