論文の概要: When Dance Video Archives Challenge Computer Vision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.07249v1
• Date: Mon, 12 May 2025 05:51:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-13 20:21:49.268961
• Title: When Dance Video Archives Challenge Computer Vision
• Title（参考訳）: ダンスビデオアーカイブがコンピュータビジョンに挑戦する時
• Authors: Philippe Colantoni, Rafique Ahmed, Prashant Ghimire, Damien Muselet, Alain Trémeau,
• Abstract要約: 人体ポーズ推定の精度と効率は、処理するデータの質に依存する。 ダンス分析にはまだ使われていない最新技術と手法を組み合わせた新しい3次元人体ポーズ推定パイプラインを提案した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1359551336076306
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The accuracy and efficiency of human body pose estimation depend on the quality of the data to be processed and of the particularities of these data. To demonstrate how dance videos can challenge pose estimation techniques, we proposed a new 3D human body pose estimation pipeline which combined up-to-date techniques and methods that had not been yet used in dance analysis. Second, we performed tests and extensive experimentations from dance video archives, and used visual analytic tools to evaluate the impact of several data parameters on human body pose. Our results are publicly available for research at https://www.couleur.org/articles/arXiv-1-2025/
• Abstract（参考訳）: 人体ポーズ推定の精度と効率は、処理するデータの質とこれらのデータの特異性に依存する。 ダンスビデオがポーズ推定技術にどう挑戦するかを示すために,ダンス分析にはまだ使われていない最新技術と手法を組み合わせた新しい3次元人体ポーズ推定パイプラインを提案した。 第2に,ダンスビデオアーカイブを用いた広範囲な実験を行い,視覚解析ツールを用いて人体ポーズに対する複数のデータパラメータの影響を評価した。 私たちの結果はhttps://www.couleur.org/articles/arXiv-1-2025/で公開されています。

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