초록
단안 영상에서 3차원 자세를 추정하는 문제에 대해 다룹니다. 그러나 이미지 특징에서 전체 자세로의 회귀를 학습하는 대신, 3차원 공간 내 관절의 위치를 회귀하고, 3차원 그림 구조(3D pictorial structure) 프레임워크를 이용해 자세를 추론합니다. 회귀를 위해, 이미지로부터 2차원 자세 또는 깊이 데이터로부터 3차원 자세를 효과적으로 예측할 수 있음이 입증된 회귀 숲(regression forests)을 활용합니다. 그러나 이러한 접근 방식은 각각의 국소적 이미지 또는 깊이 특징이 특징 위치로부터 관절 간의 상대적 위치를 추정한다는 점에서 직접 적용할 수 없습니다. 특징과 관절 위치가 모두 2차원 또는 3차원 좌표계 내에 주어진 경우 상대적 위치는 명확하게 정의되지만, 깊이 정보가 없는 2차원 영상에서 특징을 샘플링하고 관절 위치를 3차원 세계 좌표계에서 예측해야 하는 경우에는 상대적 위치가 정의되지 않습니다.