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摘要:
静态图片中的人体姿态估计是近年来图像分析领域的重要问题之一.由于静态图片中可利用的信息较少,且存在多关节引起的形状畸变、着装变化、背景干扰及遮挡等难点,使得这一问题具有很大挑战性.考虑到现有算法的不足,提出了一种基于区域分割和置信传播蒙特卡洛采样的人体姿态估计算法,将前景区域分割加人到姿态估计中,在概率图模型中引人非树状的约束,采用蒙特卡洛采样来进行概率推理.实验表明该算法比经典的算法在公共数据集上给出了更加精确的估计结果,同时运行时间也减少了25%.
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文献信息
篇名 基于区域分割和蒙特卡洛采样的静态图片人体姿态估计
来源期刊 智能系统学报 学科 工学
关键词 静态图片 人体姿态估计 区域分割 蒙特卡洛采样 置信传播
年,卷(期) 2011,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 38-43
页数 分类号 TP391.4
字数 5245字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-4785.2011.01.004
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 周杰 清华大学自动化系 37 1097 11.0 33.0
2 肖锋 清华大学自动化系 4 10 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
静态图片
人体姿态估计
区域分割
蒙特卡洛采样
置信传播
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
智能系统学报
双月刊
1673-4785
23-1538/TP
大16开
哈尔滨市南岗区南通大街145-1号楼
2006
chi
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