Human Pose Estimation in Video via MCMC Samplingстатья

Информация о цитировании статьи получена из Scopus
Дата последнего поиска статьи во внешних источниках: 19 октября 2015 г.

Работа с статьей

Прикрепленные файлы


Имя Описание Имя файла Размер Добавлен
1. Полный текст IMTA-5_2015_14_CR.pdf 2,3 МБ 15 мая 2015 [e_sha]

[1] Shalnov E., Konushin A. Human pose estimation in video via mcmc sampling // Proceedings of the 5th International Workshop on Image Mining. Theory and Applications. — 2015. — P. 71–79. We describe a method for the human pose estimation in a video sequence. We propose a new mathematical model of a human pose in a video sequence, which incorporates motion and pose parameters. We show that the model of (Park and Ramanan, 2011) is a particular case of our model. We introduce a framework to infer an approximation of the optimal value in the proposed model. We use an exact algorithm of motion parameters estimation to reduce complexity of inference. Our approach outperforms results of (Park and Ramanan, 2011) in the most complicated video sequences.

Публикация в формате сохранить в файл сохранить в файл сохранить в файл сохранить в файл сохранить в файл сохранить в файл скрыть