論文の概要: Vision-Based Human Pose Estimation via Deep Learning: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.13872v1
• Date: Sat, 26 Aug 2023 13:14:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-29 18:25:59.384877
• Title: Vision-Based Human Pose Estimation via Deep Learning: A Survey
• Title（参考訳）: 深層学習による視覚に基づく人間のポーズ推定:調査
• Authors: Gongjin Lan, Yu Wu, Fei Hu, and Qi Hao
• Abstract要約: 人間のポーズ推定(HPE)はコンピュータビジョンコミュニティからかなりの注目を集めている。 ディープラーニングベースのアプローチは、HPEベースのアプリケーションで最先端のパフォーマンスを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.91869014002809
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Human pose estimation (HPE) has attracted a significant amount of attention from the computer vision community in the past decades. Moreover, HPE has been applied to various domains, such as human-computer interaction, sports analysis, and human tracking via images and videos. Recently, deep learning-based approaches have shown state-of-the-art performance in HPE-based applications. Although deep learning-based approaches have achieved remarkable performance in HPE, a comprehensive review of deep learning-based HPE methods remains lacking in the literature. In this article, we provide an up-to-date and in-depth overview of the deep learning approaches in vision-based HPE. We summarize these methods of 2-D and 3-D HPE, and their applications, discuss the challenges and the research trends through bibliometrics, and provide insightful recommendations for future research. This article provides a meaningful overview as introductory material for beginners to deep learning-based HPE, as well as supplementary material for advanced researchers.
• Abstract（参考訳）: 人間のポーズ推定(HPE)は、過去数十年間、コンピュータビジョンコミュニティからかなりの注目を集めてきた。 さらに、HPEは人間とコンピュータの相互作用、スポーツ分析、画像やビデオによる人間の追跡など、さまざまな領域に適用されている。 近年、ディープラーニングベースのアプローチは、HPEベースのアプリケーションで最先端のパフォーマンスを示している。 深層学習に基づくアプローチはhpeで目覚ましい成果を上げてきたが、深層学習に基づくhpe手法の包括的なレビューは文献に乏しいままである。 本稿では、視覚に基づくHPEにおけるディープラーニングのアプローチについて、最新かつ詳細に概説する。 これら2次元および3次元hpeの手法と応用を要約し,書誌学を通しての課題と研究動向を考察し,今後の研究への示唆を与える。 本稿では,初心者の深層学習に基づくHPEへの入門教材としての意味的な概要と,上級研究者のための補足教材について述べる。

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