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【24h】

領域特徴量による複雑背景下での人体姿勢推定

机译:基于区域特征量的复杂背景下人体姿态估计

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摘要

本研究では,複雑背景下で撮影された一枚の静止画像中から人体の姿勢を推定する手法を提案する.この問題では,画像全体から体の各パーツに相当する領域をいかに正確に抽出するかが重要となる.ほとんどの従来手法では,濃度勾配ベースの特徴量に基づいて各パーツらしい領域を抽出するため,パーツ抽出に重要な人体輪郭に加えて,人体や服表面のテクスチャや複雑な背景模様も検出され,これらの悪影響を受けやすくなってしまう.本研究では,各パーツの候補領域においてパーツ領域と背景領域の二値化を行うことによって,人体輪郭だけを検出し,この特徴量に基づいて各パーツらしさを評価する.提案手法の効果を公開データベースを用いた実験によって示す.
机译:在这项研究中,我们提出了一种从复杂背景下拍摄的静止图像估计人体姿势的方法。在该问题中,重要的是如何从整个图像中准确地提取与身体的各个部位相对应的区域。在大多数常规方法中,基于密度梯度基于特征量提取每个部位的唯一区域,因此,除了对部位提取很重要的人体轮廓外,还会检测到人体和衣物表面上的纹理和复杂的背景图案。它容易受到这些不利影响。在这项研究中,通过对每个部位的候选区域中的部位区域和背景区域进行二值化,仅检测人体轮廓,并基于此特征量评估每个部位的唯一性。通过使用公共数据库进行的实验表明了该方法的效果。

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