A joint model for 2D and 3D pose estimation from a single image
Visualitza/Obre
Simo-Serra et al.pdf (1,216Mb) (Accés restringit)
Sol·licita una còpia a l'autor
Què és aquest botó?
Aquest botó permet demanar una còpia d'un document restringit a l'autor. Es mostra quan:
- Disposem del correu electrònic de l'autor
- El document té una mida inferior a 20 Mb
- Es tracta d'un document d'accés restringit per decisió de l'autor o d'un document d'accés restringit per política de l'editorial
Cita com:
hdl:2117/20946
Tipus de documentText en actes de congrés
Data publicació2013
EditorInstitute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
Condicions d'accésAccés restringit per política de l'editorial
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
ProjectePERCEPCION Y ACCION EN PROBLEMAS DE ROBOTICA CON ESPACIOS DE ESTADOS GRANDES (MICINN-DPI2011-27510)
INTELLACT - Intelligent observation and execution of Actions and manipulations (EC-FP7-269959)
INTELLACT - Intelligent observation and execution of Actions and manipulations (EC-FP7-269959)
Abstract
We introduce a novel approach to automatically recover 3D human pose from a single image. Most previous work follows a pipelined approach: initially, a set of 2D features such as edges, joints or silhouettes are detected in the image, and then these observations are used to infer the 3D pose. Solving these two problems separately may lead to erroneous 3D poses when the feature detector has performed poorly. In this paper, we address this issue by jointly solving both the 2D detection and the 3D inference problems. For this purpose, we propose a Bayesian framework that integrates a generative model based on latent variables and discriminative 2D part detectors based on HOGs, and perform inference using evolutionary algorithms. Real experimentation demonstrates competitive results, and the ability of our methodology to provide accurate 2D and 3D pose estimations even when the 2D detectors are inaccurate.
CitacióSimo, E. [et al.]. A joint model for 2D and 3D pose estimation from a single image. A: IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. "Proceedings : 2013 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition : CVPR 2013". Portland, Oregon: Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), 2013, p. 3634-3641.
Versió de l'editorhttp://ieeexplore.ieee.org/xpl/articleDetails.jsp?arnumber=6619310
Col·leccions
- IRI - Institut de Robòtica i Informàtica Industrial, CSIC-UPC - Ponències/Comunicacions de congressos [576]
- Departament de Ciències de la Computació - Ponències/Comunicacions de congressos [1.275]
- VIS - Visió Artificial i Sistemes Intel·ligents - Ponències/Comunicacions de congressos [292]
- LARCA - Laboratori d'Algorísmia Relacional, Complexitat i Aprenentatge - Ponències/Comunicacions de congressos [119]
- ROBiri - Grup de Percepció i Manipulació Robotitzada de l'IRI - Ponències/Comunicacions de congressos [252]
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
Simo-Serra et al.pdf | 1,216Mb | Accés restringit |