Kosch, Mathias (2013)
Menschliche 2D-Posenschätzung mittels Pictorial Structures unter Berücksichtigung von Selbstverdeckungen.
Technische Universität Darmstadt
Masterarbeit, Bibliographie
Kurzbeschreibung (Abstract)
Diese Arbeit befasst sich mit der Schätzung der menschlichen 2D-Pose mittels Pictorial Structures. Aufbauend auf dem probabilistischen Modell von Andriluka, Roth und Schiele 2 wird ein Ansatz entwickelt, der es ermöglicht, Selbstverdeckungen in Pictorial Structures zu berücksichtigen. Die Inferenz erfolgt dabei mittels Loopy Belief Propagation. Damit das Modell praktisch berechenbar ist, müssen hierzu einige vereinfachende Annahmen getroffen werden. Hierbei können nur paarweise Selbstverdeckungen zwischen je zwei Körperteilen abgebildet werden. Der Ansatz wird anschließend in MATLAB/Octave implementiert und anhand des People-Datensatzes von Ramanan 26 evaluiert. Hier zeigt sich ein geringer Performanzgewinn im Vergleich zum nicht verdeckungssensitiven Modell.
| Typ des Eintrags: | Masterarbeit |
|---|---|
| Erschienen: | 2013 |
| Autor(en): | Kosch, Mathias |
| Art des Eintrags: | Bibliographie |
| Titel: | Menschliche 2D-Posenschätzung mittels Pictorial Structures unter Berücksichtigung von Selbstverdeckungen |
| Sprache: | Deutsch |
| Publikationsjahr: | 2013 |
| Kurzbeschreibung (Abstract): | Diese Arbeit befasst sich mit der Schätzung der menschlichen 2D-Pose mittels Pictorial Structures. Aufbauend auf dem probabilistischen Modell von Andriluka, Roth und Schiele 2 wird ein Ansatz entwickelt, der es ermöglicht, Selbstverdeckungen in Pictorial Structures zu berücksichtigen. Die Inferenz erfolgt dabei mittels Loopy Belief Propagation. Damit das Modell praktisch berechenbar ist, müssen hierzu einige vereinfachende Annahmen getroffen werden. Hierbei können nur paarweise Selbstverdeckungen zwischen je zwei Körperteilen abgebildet werden. Der Ansatz wird anschließend in MATLAB/Octave implementiert und anhand des People-Datensatzes von Ramanan 26 evaluiert. Hier zeigt sich ein geringer Performanzgewinn im Vergleich zum nicht verdeckungssensitiven Modell. |
| Freie Schlagworte: | Occlusion models, People detection, Object recognition, Image recognition, Probabilistic models, Computer vision |
| Zusätzliche Informationen: | 64 S. |
| Fachbereich(e)/-gebiet(e): | 20 Fachbereich Informatik 20 Fachbereich Informatik > Graphisch-Interaktive Systeme |
| Hinterlegungsdatum: | 12 Nov 2018 11:16 |
| Letzte Änderung: | 12 Nov 2018 11:16 |
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