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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.5
- 수록면
- 659 - 666 (8page)
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With the continuous development of deep learning, human behavior recognition algorithms have achieved good results. However, in a multi-person recognition environment, the complex behavior environment poses a great challenge to the efficiency of recognition. To this end, this paper proposes a multi-person pose estimation model. First of all, the human detectors in the top-down framework mostly use the two-stage target detection model, which runs slow down. The single-stage YOLOv3 target detection model is used to effectively improve the running speed and the generalization of the model. Depth separable convolution, which further improves the speed of target detection and improves the model"s ability to extract target proposed regions; Secondly, based on the feature pyramid network combined with context semantic information in the pose estimation model, the OHEM algorithm is used to solve difficult key point detection problems, and the accuracy of multi-person pose estimation is improved; Finally, the Euclidean distance is used to calculate the spatial distance between key points, to determine the similarity of postures in the frame, and to eliminate redundant postures.
목차
ABSTRACT
1. INTRODUCTION
2. IMPROVED POSTURE ESTIMATION MODEL
3. EXPERIMENT RESULTS AND ANALYSIS
4. CONCLUSION
REFERENCE
참고문헌 (20)
참고문헌 신청
G. Rogez, J. Rihan, S. Ramalingam, C. Orrite, and P.H.S. Torr, “Randomized Trees for Human Pose Detection,” IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 1-8, 2008.
R. Urtasun and T. Darrell, “Local Probabilistic Regression for Activity-Independent Human Pose Inference,” Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) , pp. 1-8, 2008.
L. Pishchulin, M. Andriluka, P. Gehler, and B. Schiele, “Strong Appearance and Expressive Spatial Models for Human Pose Estimation,” Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), pp. 3487-3494, 2013.
M. Andriluka, S. Roth, and B. Schiele, “Pictorial Structures Revisited: People Detection and Articulated Pose Estimation,” IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 1014-1021, 2009.
C. Lonescu, L. Fuxin, and C. Sminchisescu, “Latent Structured Models for Human Pose Estimation,” 2011 International Conference on Computer Vision, pp. 2220-2227, 2011.
R. Urtasun and T. Darrell, “Local Probabilistic Regression for Activity-Independent Human Pose Inference,” Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) , pp. 1-8, 2008.
L. Pishchulin, M. Andriluka, P. Gehler, and B. Schiele, “Strong Appearance and Expressive Spatial Models for Human Pose Estimation,” Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), pp. 3487-3494, 2013.
M. Andriluka, S. Roth, and B. Schiele, “Pictorial Structures Revisited: People Detection and Articulated Pose Estimation,” IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 1014-1021, 2009.
C. Lonescu, L. Fuxin, and C. Sminchisescu, “Latent Structured Models for Human Pose Estimation,” 2011 International Conference on Computer Vision, pp. 2220-2227, 2011.
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