床上姿态估计：综述
计算机视觉与模式识别
2024-02-02 v1
摘要
人体姿态估计，即从图像或视频中识别人体关节位置的过程，是一种广泛应用于包括医疗保健在内的各个领域的技术。其中一个医疗保健应用是床上姿态估计，即分析躺在毯子下的人的身体姿态。例如，该任务可用于监测人的睡眠行为，并在家庭和医院中检测潜在疾病诊断的早期症状。已有几项研究利用单模态和多模态方法来估计床上人体姿态。单模态研究通常使用RGB图像，而多模态研究使用包括RGB、长波红外、压力图和深度图在内的模态。多模态研究具有使用除RGB之外的模态的优势，这些模态可能捕获有助于应对遮挡的信息。此外，一些多模态研究排除了RGB，从而更好地保护隐私。为了加速该领域的进展，我们对现有数据集和方法进行了综述。我们的目标是展示先前研究的局限性、当前的挑战，并为床上人体姿态估计领域的未来工作提供见解。
引用
@article{arxiv.2402.00700,
title = {In-Bed Pose Estimation: A Review},
author = {Ziya Ata Yazıcı and Sara Colantonio and Hazım Kemal Ekenel},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.00700},
year = {2024}
}
备注
Accepted at HCCS24 Workshop @ International Conference on Pervasive Computing and Communications (PerCom 2024)