Human Pose Estimation with Fields of Parts

Kiefel, Martin; Gehler, Peter

doi:10.1007/978-3-319-10602-1_22

Human Pose Estimation with Fields of Parts

Kiefel, M., & Gehler, P. (2014). Human Pose Estimation with Fields of Parts. In D., Fleet, T., Pajdla, B., Schiele, & T., Tuytelaars (Eds.), Computer Vision - ECCV 2014. Proceedings, Part 5 (pp. 331-346). Cham et al.: Springer International Publishing.

Item is 公開

表示: 全項目非表示: 全項目

基本情報

表示: 非表示:

アイテムのパーマリンク: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0024-C6FF-3 版のパーマリンク: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0028-7AE4-C

資料種別: 会議論文

ファイル

表示: ファイル

作成者

表示:

非表示:

作成者:
Kiefel, Martin¹, 著者
Gehler, Peter², 著者

所属:
1Dept. Empirical Inference, Max Planck Institute for Intelligent Systems, Max Planck Society, ou_1497647
2Dept. Perceiving Systems, Max Planck Institute for Intelligent Systems, Max Planck Society, ou_1497642

内容説明

表示:

非表示:

キーワード: Abt. Black; Abt. Schölkopf

要旨: This paper proposes a new formulation of the human pose estimation problem. We present the Fields of Parts model, a binary Conditional Random Field model designed to detect human body parts of articulated people in single images. The Fields of Parts model is inspired by the idea of Pictorial Structures, it models local appearance and joint spatial configuration of the human body. However the underlying graph structure is entirely different. The idea is simple: we model the presence and absence of a body part at every possible position, orientation, and scale in an image with a binary random variable. This results into a vast number of random variables, however, we show that approximate inference in this model is efficient. Moreover we can encode the very same appearance and spatial structure as in Pictorial Structures models. This approach allows us to combine ideas from segmentation and pose estimation into a single model. The Fields of Parts model can use evidence from the background, include local color information, and it is connected more densely than a kinematic chain structure. On the challenging Leeds Sports Poses dataset we improve over the Pictorial Structures counterpart by 5.5 percent in terms of Average Precision of Keypoints (APK).

資料詳細

表示:

非表示:

言語: eng - English

日付: 出版: 2014-09

出版の状態: 出版

ページ: -

出版情報: -

目次: -

査読: -

識別子（DOI, ISBNなど）: DOI: 10.1007/978-3-319-10602-1_22
BibTex参照ID: kiefel14eccv

学位: -

訴訟

表示:

Project information

表示:

出版物 1

表示:

非表示:

出版物名: Computer Vision - ECCV 2014. Proceedings, Part 5

種別: 会議論文集

著者・編者:
Fleet, David, 編集者
Pajdla, Tomas, 編集者
Schiele, Bernt, 編集者
Tuytelaars, Tinne, 編集者

所属:
-

出版社, 出版地: Cham et al. : Springer International Publishing

ページ: - 巻号: - 通巻号: - 開始・終了ページ: 331 - 346 識別子（ISBN, ISSN, DOIなど）: ISBN: 978-3-319-10601-4
ISBN: 978-3-319-10602-1

出版物 2

表示:

非表示:

出版物名: Lecture Notes in Computer Science

種別: 連載記事

著者・編者:

所属:

出版社, 出版地: -

ページ: - 巻号: 8693 通巻号: - 開始・終了ページ: - 識別子（ISBN, ISSN, DOIなど）: -

アイテム詳細

基本情報

ファイル

関連URL

作成者

内容説明

資料詳細

関連イベント

訴訟

Project information

出版物 1

出版物 2