論文の概要: A Review on Human Pose Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.06877v1
• Date: Wed, 13 Oct 2021 17:12:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-14 14:53:21.411340
• Title: A Review on Human Pose Estimation
• Title（参考訳）: 人間の姿勢推定に関する考察
• Authors: Rohit Josyula, Sarah Ostadabbas
• Abstract要約: HPE(Human Pose Estimation)は、特にコンピュータビジョンにおいて長年にわたって研究されてきた問題である。 本稿では、HPEの古典的なアプローチからディープラーニングベースのモデルまで、それらをカバーする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.82092487526086
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The phenomenon of Human Pose Estimation (HPE) is a problem that has been explored over the years, particularly in computer vision. But what exactly is it? To answer this, the concept of a pose must first be understood. Pose can be defined as the arrangement of human joints in a specific manner. Therefore, we can define the problem of Human Pose Estimation as the localization of human joints or predefined landmarks in images and videos. There are several types of pose estimation, including body, face, and hand, as well as many aspects to it. This paper will cover them, starting with the classical approaches to HPE to the Deep Learning based models.
• Abstract（参考訳）: HPE(Human Pose Estimation)は、特にコンピュータビジョンにおいて長年にわたって研究されてきた問題である。 でも いったい何なの? これに答えるためには、まずポーズの概念を理解する必要がある。 ポーズは、特定の方法で人間の関節の配置と定義できる。 そこで,人間の視点推定の問題は,画像やビデオにおける人間の関節の局所化や,予め定義されたランドマークとして定義することができる。 姿勢推定には、身体、顔、手などいくつかの種類があり、それには多くの側面がある。 本稿では、HPEの古典的なアプローチからディープラーニングベースのモデルまで、それらをカバーする。

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