基于人体图模型和背景减除的姿势估计
Human Pose Estimation Based on Pictorial Structure and Background Reduction
费兰英 1范宁宁1
作者信息
- 1. 苏州大学计算机科学与技术学院,江苏苏州215006
- 折叠
摘要
自然场景或电视剧中的人物，其姿势、背景、轮廓、大小总是不断发生变化，人体姿势估计是计算机视觉中具有挑战性的课题之一。针对静态图像中的人体姿态估计容易受背景的影响而又没有合适的背景提取方法，先大致确定人体范围，将调整的检测框的大小作为grabcut的输入，利用grabcut的分割结果确定出人所在的前景，进一步利用图像的边缘信息和区域信息推断出人体的姿势，最后通过实验证明了该方法的有效性。
Abstract
Human pose estimation is considered as one of the changeable problems in computer vision. In order to solve the problem that pose estimation is vulnerable to the background, we first detect the rough location of person in image, and then adjust the bounding box to make it cover all the people. The adjusted bounding box is seen as input of grabcut which is used to further segment the foreground and background, we combine the edge and region information to estimate human pose. Finally, the proposed method is proved by experiments.
关键词
人体姿势估计/图推理/PS模型/图像分割Key words
human pose estimation/graph inference/pictorial structure/image segmentation引用本文复制引用
基金项目
国家自然科学基金(61170124)
国家自然科学基金(61170020)
江苏省自然科学基金资助项目(BK2009116)
苏州市应用基础研究计划资助项目(SYG201116)
出版年
2012
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