3D Human Pose Estimation Via Deep Learning Methods
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a novel method for estimating the human body in 3D using depth sensor data. The proposed method utilizes a deep neural network to predict the body joints and a kinematic model to estimate the body shape. The approach utilizes a combination of convolutional and recurrent neural networks, trained on a dataset of human subjects, to accurately predict the positions of key body joints. These joints are then used as input to a kinematic model, which estimates the body shape and pose. The method was estimated on a dataset of human subjects, and the results show that it achieves high delicacy in body joint and shape estimation. The proposed approach outperforms being methods in terms of both delicacy and robustness, and it's suitable to handle a wide range of body acts and movements. also, the system is computationally effective and can run in real- time, making it suitable for a variety of operations similar as virtual reality, mortal- computer commerce, and stir analysis. The capability to directly estimate the human body in 3D is pivotal for a wide range of operations, and this work makes significant benefactions towards this thing. The proposed system is the first to demonstrate that it's possible to directly estimate the body shape and disguise using only depth sensor data, and it opens up new possibilities for a wide range of exploration and operations. In summary, this paper presents a real- time, robust and accurate system for 3D mortal body estimation using depth detector data, which is grounded on a deep neural network armature and kinematic model. The proposed system was estimated on a dataset of human subjects and achieved high delicacy in body joint and shape estimation, outperforming being methods in terms of both delicacy and robustness. And the approach can be used for a variety of operations similar as virtual reality, human- computer interaction, and motion analysis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».