抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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運動選手の解析関節運動は運動選手の姿勢を改善するのに役立った。ヒト姿勢推定(HPE)アルゴリズムは,手首,足首,膝などの部品の位置を退縮。本論文では,2D画像を用いたHPEのための大域的および局所的情報を組み合わせたネットワークを提案した。グローバルまたはローカル情報を別々に用いた以前の研究とは異なり,ここではH PEの性能を向上させるために結合情報を用いた。グローバルネットワークからの一般的情報は,様々な領域を用いた部品の位置を精密化するためにローカルネットワークへの入力として使用した。グローバルネットワークはResNet101[6]に基づいており,部品の位置を表すヒートマップに訓練した。グローバルネットワークからの出力特性は,ローカルネットワークのための入力特徴として使用した。ローカルネットワークは位置有感スコアマップ[11]を用いた空間情報を学習する。エンドツーエンド学習を通して,グローバルネットワークは局所情報に影響される。提案したHPE方法であるLSPとUCFスポーツデータセット上で効率的であることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】