Action recognition feedback-based framework for human pose reconstruction from monocular images
Action recognition feedback-based framework for human pose reconstruction from monocular images
复制标题
基于动作识别反馈的单目图像人体姿势重建框架
DOI：
10.1016/j.patrec.2009.04.002
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发表时间：
2009-09
影响因子：
5.1
通讯作者：
Jia, Yunde
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Wu, Xinxiao;Liang, Wei;Jia, Yunde
提出了一种基于动作识别反馈的单目图像关节型人体位姿重建框架。由透视投影引起的固有模糊性使得从单目图像中准确地恢复关节姿态变得困难。为了减轻这种模糊性，我们利用高层次的运动知识作为动作识别反馈，以丢弃这些不可信的估计，并在自然的人体运动过程中使用大量的运动约束生成更准确的姿势候选人。运动知识由局部和全局运动约束表示。局部空间约束通过多个相关向量机捕获身体部位之间的运动相关性，而全局时间约束通过流形运动模板保持时间排序的姿势之间的时间相干性。在CMU Mocap数据库上的实验表明，该方法在没有动作识别反馈的情况下，估计精度优于其他方法。
A novel framework based on action recognition feedback for pose reconstruction of articulated human body from monocular images is proposed in this paper. The intrinsic ambiguity caused by perspective projection makes it difficult to accurately recover articulated poses from monocular images. To alleviate such ambiguity, we exploit the high-level motion knowledge as action recognition feedback to discard those implausible estimates and generate more accurate pose candidates using large number of motion constraints during natural human movement. The motion knowledge is represented by both local and global motion constraints. The local spatial constraint captures motion correlation between body parts by multiple relevance vector machines while the global temporal constraint preserves temporal coherence between time-ordered poses via a manifold motion template. Experiments on the CMU Mocap database demonstrate that our method performs better on estimation accuracy than other methods without action recognition feedback.
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DOI：
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发表时间：
2007
期刊：
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影响因子：
--
作者：
通讯作者：
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DOI：
10.1109/cvpr.2004.132
发表时间：
2004-06
期刊：
Proceedings of the 2004 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2004. CVPR 2004.
影响因子：
--
作者：
A. Elgammal;Chan-Su Lee
通讯作者：
A. Elgammal;Chan-Su Lee
DOI：
10.1109/cvpr.2006.148
发表时间：
2006-06
期刊：
2006 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR'06)
影响因子：
--
作者：
Kooksang Moon;V. Pavlovic
通讯作者：
Kooksang Moon;V. Pavlovic
DOI：
10.1007/11744078_10
发表时间：
2006-05
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
A. Thayananthan;R. Navaratnam;B. Stenger;P. Torr;R. Cipolla
通讯作者：
A. Thayananthan;R. Navaratnam;B. Stenger;P. Torr;R. Cipolla
DOI：
10.1109/iccv.2005.167
发表时间：
2005-10
期刊：
Tenth IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV'05) Volume 1
影响因子：
--
作者：
Xiaofei He;Deng Cai;Shuicheng Yan;HongJiang Zhang
通讯作者：
Xiaofei He;Deng Cai;Shuicheng Yan;HongJiang Zhang