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J-GLOBAL ID：201902230900793547   整理番号：19A0512394

ORGM:人間姿勢推定のためのオクルージョン関係グラフモデル【JST・京大機械翻訳】

ORGM: Occlusion Relational Graphical Model for Human Pose Estimation

著者 (3件)： Fu Lianrui (National Laboratory of Pattern Recognition, Center for Research on Intelligent Perception and Computing, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Zhang Junge (National Laboratory of Pattern Recognition, Center for Research on Intelligent Perception and Computing, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Huang Kaiqi (National Laboratory of Pattern Recognition, Center for Research on Intelligent Perception and Computing, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China)
資料名： IEEE Transactions on Image Processing  (IEEE Transactions on Image Processing)
巻： 26  号： 2  ページ： 927-941  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0364A  ISSN： 1057-7149  CODEN： IIPRE4  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 単眼画像からの人間の姿勢推定は,コンピュータビジョンにおける挑戦的な問題である。オクルージョンは人間の姿勢推定のための主要な挑戦であり,それは一般的なツリー構造化モデルにおいて大きく無視されている。ツリー構造化モデルは単純で正確な推論に便利であるが,特に自己オクルージョンの場合にはオクルージョンコヒーレンスのモデリングが短い。他のオブジェクトによる自己オクルージョンとオクルージョンの両方を同時にモデル化できるオクルージョン関係グラフィカルモデルを提案した。提案したモデルは人体部品と物体の間の相互作用を符号化でき,データからのオクルージョンコヒーレンスを識別的に学習することを可能にする。重要なオクルージョンを特徴とする挑戦的なサブセットを含む,人間の姿勢推定のためのいくつかの公開ベンチマークに関する著者らのモデルを評価した。実験結果は,著者らの方法が以前のstate of the ートより優れていて,2D人間姿勢推定のためのオクルージョンに対してロバストであることを示した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *オクルージョン ,  ベンチマーク ,  モデリング ,  コンピュータビジョン ,  画像 ,  部分集合 ,  コヒーレンス ,  ロバスト性 ,  単眼 ,  相互作用 ,  二次元
準シソーラス用語： 信念ネットワーク ,  構造モデル ,  グラフモデル ,  *姿勢推定 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 人間 ,  姿勢推定 ,  オクルージョン ,  グラフモデル