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J-GLOBAL ID：201802245863629014   整理番号：18A0137656

大域的および局所的正規化を用いた人間の姿勢推定【Powered by NICT】

Human Pose Estimation Using Global and Local Normalization

著者 (6件)： Sun Ke ,  Lan Cuiling ,  Xing Junliang ,  Zeng Wenjun ,  Liu Dong ,  Wang Jingdong
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCV  ページ： 5600-5608  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,人間の関節の位置,すなわち,関節付き姿勢推定を推定する問題を取り上げて論じた。最近の最先端の解法は二つの重要な問題,結合検出と空間配置微細化をモデル化し,一緒に畳込みニューラルネットワークを用いた。著者らの研究は,主にヒト姿勢の変動を減らす統計的空間配置微細化に焦点を当て,これは継手の相対的位置(例えば,左手首は左肩の周りの円形域内にほぼ均等に分布している)の散乱分布は,畳込み空間モデルの学習を困難にしているという観察によって動機付けられている。相対継手位置の分布は小型化,畳込み空間モデルとより正確な姿勢推定の学習容易になる,人体正規化と肢正規化,2段階正規化法提案した。中で,筆者らの実験結果は,継手検出ネットワークにマルチスケール監視とマルチスケール融合を組み込んだが有益であることを示した。実験結果は筆者らの手法がベンチマーク上で最先端技術の手法を一貫して上回ることを示した。Copyright 2018 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： *正規化 ,  畳込み ,  ベンチマーク ,  ヒト ,  精密化 ,  ネットワーク ,  モデリング ,  小型化 ,  学習
準シソーラス用語： 最先端技術 ,  マルチスケール ,  空間モデル ,  畳込みニューラルネットワーク ,  空間配置 ,  *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 (3件)： 正規化 ,  人間 ,  姿勢推定