ANN for human pose estimation in low resolution depth images - Publikacja - MOST Wiedzy

Wyszukiwarka

ANN for human pose estimation in low resolution depth images

Abstrakt

The paper presents an approach to localize human body joints in 3D coordinates based on a single low resolution depth image. First a framework to generate a database of 80k realistic depth images from a 3D body model is described. Then data preprocessing and normalization procedure, and DNN and MLP artificial neural networks architectures and training are presented. The robustness against camera distance and image noise is analysed. Localization accuracy for each joint is reported and application for low resolution and large distance pose estimation is proposed. A very fast regression on body joints locations in 3D space is achieved, even in case of sensor noise, large distance and reaching off the screen.

Cytowania

  • 2

    CrossRef

  • 0

    Web of Science

  • 3

    Scopus

Cytuj jako

Pełna treść

pobierz publikację
pobrano 39 razy
Wersja publikacji
Accepted albo Published Version
Licencja
Copyright (2017 IEEE)

Słowa kluczowe

Informacje szczegółowe

Kategoria:
Aktywność konferencyjna
Typ:
materiały konferencyjne indeksowane w Web of Science
Tytuł wydania:
2017 Signal Processing: Algorithms, Architectures, Arrangements, and Applications (SPA) strony 354 - 359
Język:
angielski
Rok wydania:
2017
Opis bibliograficzny:
Szczuko P..: ANN for human pose estimation in low resolution depth images, W: 2017 Signal Processing: Algorithms, Architectures, Arrangements, and Applications (SPA), 2017, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE),.
DOI:
Cyfrowy identyfikator dokumentu elektronicznego (otwiera się w nowej karcie) 10.23919/spa.2017.8166892
Weryfikacja:
Politechnika Gdańska

Powiązane datasety

wyświetlono 77 razy

Publikacje, które mogą cię zainteresować

Meta Tagi