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Human pose estimation from a single view point.

机译：从单个角度估计人体姿势。

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摘要

We address the estimation of human poses from a single view point in images and sequences. This is an important problem with a range of applications in human computer interaction, security and surveillance monitoring, image understanding, and motion capture. In this work we develop methods that make use of single view cameras, stereo, and range sensors.;First, we develop a 2D limb tracking scheme in color images using skin color and edge information. Multiple 2D limb models are used to enhance tracking of the underlying 3D structure. This includes models for lateral forearm views (waving) as well as for pointing gestures.;In our color image pose tracking framework, we find candidate 2D articulated model configurations by searching for locally optimal configurations under a weak but computationally manageable fitness function. By parameterizing 2D poses by their joint locations organized in a tree structure, candidates can be efficiently and exhaustively localized in a bottom-up manner. We then adapt this algorithm for use on sequences and develop methods to automatically construct a fitness function from annotated image data.;With a stereo camera, we use depth data to track the movement of a user using an articulated upper body model. We define an objective function that evaluates the saliency of this upper body model with a stereo depth image and track the arms of a user by numerically maintaining the optimum using an annealed particle filter.;In range sensors, we use a DDMCMC approach to find an optimal pose based on a likelihood that compares synthesized and observed depth images. To speed up convergence of this search, we make use of bottom up detectors that generate candidate part locations. Our Markov chain dynamics explore solutions about these parts and thus combine bottom up and top down processing. The current performance is 10fps and we provide quantitative performance evaluation using hand annotated data. We demonstrate significant improvement over a baseline ICP approach. This algorithm is then adapted to estimate the specific shape parameters of subjects for use in tracking.
机译：我们从图像和序列中的单个角度解决人体姿势的估计问题。这是在人机交互，安全性和监视监视，图像理解和运动捕获中的一系列应用程序中的一个重要问题。在这项工作中，我们开发了利用单视场摄像机，立体声和距离传感器的方法。首先，我们使用肤色和边缘信息在彩色图像中开发了二维肢体跟踪方案。多个2D肢体模型用于增强对基础3D结构的跟踪。这包括用于前臂外侧视图（挥手）以及指向手势的模型。在我们的彩色图像姿态跟踪框架中，我们通过在弱但可计算管理的适应度函数下搜索局部最优配置来找到候选2D铰接模型配置。通过以树状结构组织的关节位置对2D姿势进行参数化，可以以自下而上的方式有效，详尽地定位候选对象。然后，我们将该算法调整为可在序列上使用，并开发出从带注释的图像数据中自动构建适应度函数的方法。对于立体摄像机，我们使用深度数据通过铰接的上身模型来跟踪用户的运动。我们定义了一个目标函数，该函数利用立体深度图像评估该上身模型的显着性，并通过使用退火粒子滤波器对数值进行最佳化来跟踪用户的手臂。;在距离传感器中，我们使用DDMCMC方法来找到一个基于比较合成深度图像和观察深度图像的可能性的最佳姿势。为了加快此搜索的收敛速度，我们使用了自底向上的检测器来生成候选零件位置。我们的马尔可夫链动力学探索了有关这些零件的解决方案，从而结合了自下而上和自上而下的加工过程。当前的性能为10fps，我们使用人工注释的数据提供定量的性能评估。我们证明了比基准ICP方法有显着改善。然后，该算法适用于估计用于跟踪的对象的特定形状参数。

著录项

  • 作者

    Siddiqui, Matheen.;

  • 作者单位

    University of Southern California.;

  • 授予单位 University of Southern California.;
  • 学科 Computer Science.
  • 学位 Ph.D.
  • 年度 2009
  • 页码 155 p.
  • 总页数 155
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 自动化技术、计算机技术;
  • 关键词

  • 入库时间 2022-08-17 11:38:27

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