HyperAIHyperAI
منذ 16 أيام

هياكل صورية ثلاثية الأبعاد لتقدير وضعية البشر المتعددة

{Nassir Navab, Mykhaylo Andriluka, Vasileios Belagiannis, Slobodan Ilic, Sikandar Amin, Bernt Schiele}
هياكل صورية ثلاثية الأبعاد لتقدير وضعية البشر المتعددة
الملخص

في هذا العمل، نتناول مشكلة تقدير الوضع الثلاثي الأبعاد لعدة أشخاص من مناظر متعددة. يُعدّ هذا التحدي أكثر صعوبة من تقدير الوضع الثلاثي الأبعاد لشخص واحد، نظرًا لحجم الفضاء الحالة الأكبر بشكل كبير، بالإضافة إلى الظلال الجزئية (الإغلاق الجزئي) والغموض بين المناظر عند عدم معرفة هوية الأشخاص مسبقًا. لمعالجة هذه المشكلات، نقوم أولًا بتوسيع الفضاء الحالة المختزل من خلال التثليث (triangulation) للعُقد الجسدية المتناظرة المستخلصة من كاشفات الأجزاء في أزواج من مناظر الكاميرات. ولحل الغموض الناتج عن الأجزاء الجسدية الخاطئة أو المختلطة لعدة أشخاص بعد التثليث، وكذلك الغموض الناتج عن كاشفات الأجزاء الجسدية الموجّهة بشكل خاطئ (false positives)، نقدّم نموذجًا جديدًا يُسمّى "الهياكل الصورية الثلاثية الأبعاد" (3D Pictorial Structures - 3DPS). يُقدّم هذا النموذج استنتاجًا للتكوينات الجسدية الثلاثية الأبعاد للإنسان من خلال الفضاء الحالة المختزل. يتميز نموذج 3DPS بأنه عام ويمكن تطبيقه على كل من تقدير وضع الشخص الواحد ووضع عدة أشخاص. ولإجراء مقارنة مع أحدث التقنيات، نقوم أولًا بتقييم طريقة العمل على تقدير الوضع الثلاثي الأبعاد لشخص واحد باستخدام مجموعتي بيانات HumanEva-I [22] وKTH Multiview Football Dataset II [8]. ثم نقدّم ونقيّم طريقتنا على مجموعتي بيانات جديدتين مخصصتين لتقدير الوضع الثلاثي الأبعاد لعدة أشخاص.