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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.12
- 수록면
- 1,473 - 1,485 (13page)
- DOI
- 10.9717/kmms.2023.26.12.1473
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Due to the development of robotic automation and home training, the process of recognizing people"s 3D poses has become necessary. Many studies are being conducted to estimate human poses from images. However, due to the nature of images in which joint information is projected onto a plane, it is often difficult to check all pose-related information in a given image due to self-occlusion or occlusion by objects. This study proposed an approach for 3D pose inference by restoring feature points defined as relationships between joint coordinates in images where only incomplete joint information can be obtained due to occlusion. 3D posture is inferred using 71 feature point information, including normalized values for the positions of joint coordinates and values defined as relative relationships between joint coordinates. By estimating 3D posture by including not only information about the 2D joints themselves but also feature point information considering the relationships between joints, posture estimation was possible without 3D standard posture regulations.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안한 방법
4. 실험 결과 및 고찰
5. 결론 및 향후 방향
REFERENCE
참고문헌 (18)
참고문헌 신청
D. Mehta, H. Rhodin, D. Casas, P. Fua, and O. Sotnychenko, “Monocular 3D Human Pose Estimation in the Wild Using Improved CNN Supervision,” Proceeding of International Conference of 3D Vision, pp. 506-516, 2017.
G. Rogez, P. Weinzaepfel, and C. Schmid, “LCR-Net: Localization-Classification-Regression for Human Pose,” Proceeding of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 1216-1224, 2017.
Y. Yang and D. Ramanan, “Articulated Pose Estimation with Flexible Mixtures-of-Parts,” Proceeding of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 1385-1392, 2011.
A. Toshev and C. Szegedy, “DeepPose: Human Pose Estimation via Deep Neural Networks,” Proceeding of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 1653-1660, 2014.
S.E. Wei, V. Ramakrishna, T. Kanade, and Y. Sheikh, “Convolution Pose Machines,” Proceeding of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 4724-4732, 2016.
G. Rogez, P. Weinzaepfel, and C. Schmid, “LCR-Net: Localization-Classification-Regression for Human Pose,” Proceeding of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 1216-1224, 2017.
Y. Yang and D. Ramanan, “Articulated Pose Estimation with Flexible Mixtures-of-Parts,” Proceeding of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 1385-1392, 2011.
A. Toshev and C. Szegedy, “DeepPose: Human Pose Estimation via Deep Neural Networks,” Proceeding of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 1653-1660, 2014.
S.E. Wei, V. Ramakrishna, T. Kanade, and Y. Sheikh, “Convolution Pose Machines,” Proceeding of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 4724-4732, 2016.
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