계층적 부품 기반 인체 자세 추정

이 논문은 HCI 애플리케이션을 위한 단안 비디오 시퀀스에서 3차원 인체 자세의 자동 탐지 및 복원 문제를 다룬다. 우리는 상체를 위한 새로운 계층적 부품 기반 자세 추정 방법을 제안하며, 이는 고차원 관절 공간을 효율적으로 탐색한다. 신체는 운동학적 구조로 연결된 부품 모음으로 처리된다. 이 모음의 구성 구성을 찾는 것은 가장 신뢰할 수 있는 탐지 가능한 부품에서 시작된다. 나머지 부품들은 모두 운동학적으로 연결되어 있어 이 앵커의 탐지된 위치를 기반으로 검색된다. 각 부품은 3D 모델에서 생성된 2D 템플릿 집합으로 표현되며, 따라서 본질적으로 3D 관절 각도를 인코딩한다. 이들 템플릿을 효율적으로 탐색하기 위해 트리 데이터 구조를 활용한다. 각 프레임에 대해 여러 가설이 계산된다. HMM으로 이를 모델링함으로써 신체 운동의 시간적 일관성을 활용하여 수정된 비터비 알고리즘을 사용해 프레임 간의 관절의 부드러운 경로를 찾는다. 실험 결과 제안된 기법은 혼잡한 환경에서의 다양한 테스트 비디오에서 인간 3D 자세에 대한 좋은 추정을 제공함을 보여준다.