基于动作信息的姿态估计与基于姿态的动作先验估计
计算机视觉与模式识别
2017-02-13 v2
摘要
本工作中，我们提出利用人体动作信息来改进单目视频中的姿态估计。为此，我们提出一种图形结构模型，该模型利用关于活动的高层信息，通过建模动作特定的表观模型和姿态先验，以纳入更高阶的部件依赖关系。然而，我们并未使用额外的昂贵动作识别框架，而是经由我们的姿态估计框架高效估计动作先验。这通过从均匀动作先验开始并在姿态估计过程中更新动作先验来实现。我们还展示了学习动作类别间适量的表观共享可改进姿态估计。我们在两个具有超过80,000张测试图像的姿态估计与动作识别挑战性数据集上验证了所提方法的有效性。
引用
@article{arxiv.1603.04037,
title = {Pose for Action - Action for Pose},
author = {Umar Iqbal and Martin Garbade and Juergen Gall},
journal= {arXiv preprint arXiv:1603.04037},
year = {2017}
}
备注
Accepted to FG-2017