文献

J-GLOBAL ID：201902264471284179   整理番号：19A0516070

身体部分構成における空間的および時間的制約の利用による人間姿勢推定【JST・京大機械翻訳】

Human Pose Estimation by Exploiting Spatial and Temporal Constraints in Body-Part Configurations

著者 (5件)： Li Qingwu (Key Laboratory of Sensor Networks and Environmental Sensing, Hohai University, Changzhou, China) ,  He Feijia (Key Laboratory of Sensor Networks and Environmental Sensing, Hohai University, Changzhou, China) ,  Wang Tian (Key Laboratory of Sensor Networks and Environmental Sensing, Hohai University, Changzhou, China) ,  Zhou Liangji (Key Laboratory of Sensor Networks and Environmental Sensing, Hohai University, Changzhou, China) ,  Xi Shuya (Key Laboratory of Sensor Networks and Environmental Sensing, Hohai University, Changzhou, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 5  ページ： 443-454  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  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： 拘束されていないビデオにおける調音された人体の人間の姿勢の順序を推定するためのアルゴリズムを提案した。多くの以前の研究では,照明品種,背景クラッタ,カメラ振れ,またはオクルージョンによるビデオシーンにおいて,前腕を位置決めすることがしばしば失敗している。このような扱いにくい事例を扱うために,著者らは,特定の身体部分局在化の問題を扱うための新しいアルゴリズムを提案した。提案したアプローチは,2つのステップに大別できる。最初に,空間モデルを設計し,隣接部分間の高次関係を獲得し,一方,時間的文脈制約下で各フレームにおける構成集合を生成する。第二に,多様な姿勢構成の中で最良のボディ部品を選択するための競合法を示した。本論文において,提案したアルゴリズムは非制約ビデオシーンに焦点を合わせて,高自由度を有する特定のボディ部品の検出精度を改良した。さらに,提案したアルゴリズムは,映画と呼ばれる非常に挑戦的なデータセットによく適用できる。実験結果は,提案したアルゴリズムが,2つのベンチマークデータセット(MPIIとSHPEDデータセット)と著者らの映画データセットに関するそれらの関連したアルゴリズムと比較して,劇的に性能を改善することができることを示した。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： ベンチマーク ,  オクルージョン ,  前腕 ,  カメラ ,  *身体部位 ,  品種 ,  録画装置 ,  クラッタ ,  アルゴリズム ,  自由度 ,  照明 ,  調音
準シソーラス用語： 検出精度 ,  局在化 ,  *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)： 身体部分 ,  制約 ,  人間 ,  姿勢推定