プライバシー保存型低解像度深度画像に関する人間の姿勢推定【JST・京大機械翻訳】

Srivastav Vinkle; Gangi Afshin; Padoy Nicolas

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202211606713342 整理番号：21P0040000

プライバシー保存型低解像度深度画像に関する人間の姿勢推定【JST・京大機械翻訳】

Human Pose Estimation on Privacy-Preserving Low-Resolution Depth Images

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発行年： 2020年07月16日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2021年08月20日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

人間姿勢推定(HPE)は,運転室(OR)内のAIベースコンテキストアウェアシステムを開発するための重要なビルディングブロックである。しかし,OR天井に搭載されたカメラから来る画像の24/7使用は,RGB-Dセンサによって捕捉された深さ画像の場合でさえ,プライバシーに対する懸念を提起できる。単に低解像度プライバシー保存画像を使用するのは,これらの懸念に対処して,より多くのORsにそのようなデータに依存する計算機支援手法のスケールアップを助ける。本論文では,低解像度深さ画像上のHPEの問題を導入し,2D人間姿勢推定ネットワークとマルチスケール超解像ネットワークを統合するエンドツーエンド解を提案した。異なる超解像度で生成された中間特徴マップを利用して,提案アプローチは,訓練されたアプローチのそれらと,また,完全解像度画像(サイズ640x480)でテストされたアプローチのそれらと,低解像度画像(サイズ64x48)の物体姿勢結果を達成した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

図形・画像処理一般

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