Подходы к оценке позы нескольких людей

Terentev E.D.

Оценка позы человека на изображениях и видео стала важной темой в компьютерном зрении благодаря своим разнообразным применениям, таким как распознавание поведения, захват движения, дополненная реальность и обучение роботов. Методы, основанные на глубоком обучении, используются для решения множества задач и дают хорошие результаты. Подходы для оценки позы нескольких людей можно разделить на две категории: нисходящие и восходящие. В нисходящем подходе сначала происходит локализация людей на изображении, а затем определение частей их тел и вычисление положений. Этот подход не зависят от масштаба и хорошо справляются с популярными тестами с точки зрения точности. Однако из-за сложности этих моделей получение вывода в реальном времени требует больших вычислительных затрат. С другой стороны, система определяет части тел людей на изображении с последующим вычислением положений. Тепловая карта используется этим подходом для оценки вероятности того, что каждый пиксель содержит определённый ориентир. В данной статье представлен обширный обзор методов глубокого обучения для оценки позы человека на двумерных изображениях с особым акцентом на нисходящие подходы.

Подходы к оценке позы нескольких людей

Связанные документы (рекомендация CORE)

Новости проекта

Новости

Партнеры

Индексация