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J-GLOBAL ID：201702218588259333   整理番号：17A0406478

ビデオは大域的運動キューを用いた姿勢推定【Powered by NICT】

Video pose estimation with global motion cues

著者 (6件)： Shi Qingxuan (Beijing Laboratory of Intelligent Information Technology, School of Computer Science, Beijing Institute of Technology, Beijing, China) ,  Shi Qingxuan (School of Computer Science and Technology, Hebei University, Baoding, China) ,  Di Huijun (Beijing Laboratory of Intelligent Information Technology, School of Computer Science, Beijing Institute of Technology, Beijing, China) ,  Lu Yao (Beijing Laboratory of Intelligent Information Technology, School of Computer Science, Beijing Institute of Technology, Beijing, China) ,  Lv Feng (Beijing Laboratory of Intelligent Information Technology, School of Computer Science, Beijing Institute of Technology, Beijing, China) ,  Tian Xuedong (School of Computer Science and Technology, Hebei University, Baoding, China)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 219  ページ： 269-279  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,人間の姿勢は時間とともに劇的に変化するビデオシーケンスにおける姿勢推定の問題を検討した。ビデオ姿勢推定のための一般的な戦略は,最初の各フレームのための多重姿勢候補を与え,次にフレームに跨る時間的制約を強制することにより一貫した姿勢推定を達成した。姿勢候補を濃縮するために,従来の方法は,典型的には,姿勢検出を伝搬する隣接フレームへの局所運動キューを用いた。合理的な姿勢の提案は,局所運動推定は正確な場合にのみ達成でき,隣接フレーム,その両方が劇的なヒト姿勢変化の下で満足するのが難しい間に存在する良好な検出。本論文では,与えられたビデオのための長期全体的非剛体運動変換を提供する大域的運動キューによる全ビデオ配列に姿勢検出を伝搬することを提案した。時空間モデル上の推論における単一部品及び部品対の両方の時間的連続性を利用して各部分に対する適切な軌跡フラグメントを結合と最終姿勢推定を得た。実験結果により,最新の方法と比較して優れた性能向上を実証した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 軌跡 ,  多重化 ,  *待ち行列 ,  制約条件 ,  動き推定 ,  連続性 ,  ヒト ,  *録画装置
準シソーラス用語： 剛体運動 ,  姿勢変化 ,  ビデオシーケンス ,  *姿勢推定 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 姿勢推定 ,  姿勢検出 ,  大域的動き推定

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： ビデオ ,  運動 ,  キュー ,  姿勢推定