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J-GLOBAL ID：201702257609365224   整理番号：17A0967535

深部構造誘導学習を用いた人間の姿勢推定【Powered by NICT】

Human Pose Estimation Using Deep Structure Guided Learning

著者 (4件)： Ai Baole ,  Zhou Yu ,  Yu Yao ,  Du Sidan
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： WACV  ページ： 1224-1231  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,単一静止画像からの関節付き人間の姿勢推定のための畳込みニューラルネットワーク(CNN)への構造知識を組み込むための新しいアプローチを提案した。他のグラフィカルモデルと結合する塩基ブロックとして姿勢推定に関する最近の研究は,CNNを採用した。木構造をモデル化するために,CNNからの特徴を用いた既存の方法とは異なり,CNNの学習をガイドするための事前構造姿勢を直接用いている。まず,全体画像の全体的文脈を捕捉する効果的な受容野を持つ深いCNNを導入した。第二に,四肢損失は継手の相関を学習するために,CNNの中間管理として使用されている。両部分と継手特徴をニューラルネットワークの中で抽出し,次には,ネットワーク学習を導くために用いた。提案したフレームワークは,人体の陰的構造モデルを利用することができる。一段階を用いて,複雑な後処理なしでのみ,著者らの方法は,FLICとLSPベンチマークの両方に関する最新の結果を達成した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 静止画像 ,  ベンチマーク ,  木構造 ,  *深部構造 ,  ネットワーク ,  畳込み ,  モデリング ,  *学習 ,  ニューラルネットワーク ,  画像 ,  後処理
準シソーラス用語： 構造モデル ,  受容野 ,  信念ネットワーク ,  *姿勢推定 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 深部構造 ,  誘導 ,  学習 ,  人間 ,  姿勢推定