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Original title:
Multi-view Part-based Models for 3D Human Pose Estimation in Real-World Scenes
Translated title:
Teilbasierte Modelle mit mehreren Ansichten für die 3D-Schätzung der menschlichen Haltung in Echtweltszenen
Author:
Amin, Sikandar
Year:
2018
Document type:
Dissertation
Faculty/School:
Fakultät für Informatik
Advisor:
Radig, Bernd (Prof. Dr.)
Referee:
Radig, Bernd (Prof. Dr.); Burschka, Darius (Prof. Dr.)
Language:
en
Subject group:
DAT Datenverarbeitung, Informatik
Keywords:
2D/3D human pose estimation, multi-view pictorial structures, model adaptation
TUM classification:
DAT 708d; DAT 815d
Abstract:
We address the task of multiple human 3D pose estimation in real-world scenes with limited training data. In this work, we extend the 2D pictorial structures framework to enable 3D human pose estimation using multiple camera views. We name our approach Multi-view Pictorial Structures. Moreover, we propose a novel model adaptation approach which capitalizes on the 3D pose reconstructions in the previous images of the testing scenario, and thus progressively adapts the model to the scene at hand.
Translated abstract:
Wir beschäftigten uns mit der Aufgabe der Schätzung der menschlicher Köperhaltung in 3D in Echtweltsituationen mit einer begrenzten Menge an verfügbaren Trainingsdaten. Wir erweitern den Rahmen der 2D-Bildstrukturen, um eine 3D-Schätzung der menschlichen Pose mithilfe mehrerer Kameraansichten zu ermöglichen. Darüber hinaus schlagen wir einen Modellanpassungsansatz vor, der die 3D-Pose-Rekonstruktionen in den vorherigen Bildern nutzt und so das Modell schrittweise an die jeweilige Situation anpas...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1430821
Date of submission:
27.03.2018
Oral examination:
10.10.2018
File size:
41946354 bytes
Pages:
154
Urn (citeable URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20181010-1430821-1-7
Last change:
13.11.2018
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