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  Articulated People Detection and Pose Estimation: Reshaping the Future

Pishchulin, L., Jain, A., Andriluka, M., Thormaehlen, T., & Schiele, B. (2012). Articulated People Detection and Pose Estimation: Reshaping the Future. In S. Belongie, A. Blake, J. Luo, & A. Yuille (Eds.), 2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (pp. 3178-3185). Piscataway, NJ: IEEE. doi:10.1109/CVPR.2012.6248052.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-F79E-A Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0024-3071-6
Genre: Konferenzbeitrag
Latex : Articulated People Detection and Pose Estimation: {Reshaping} the Future

Dateien

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:
pishchulin12cvpr.pdf (Preprint), 9MB
 
Datei-Permalink:
-
Name:
pishchulin12cvpr.pdf
Beschreibung:
-
OA-Status:
Sichtbarkeit:
Privat
MIME-Typ / Prüfsumme:
application/pdf
Technische Metadaten:
Copyright Datum:
-
Copyright Info:
-
Lizenz:
-

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Pishchulin, Leonid1, Autor           
Jain, Arjun2, Autor           
Andriluka, Mykhaylo1, Autor           
Thormaehlen, Thorsten2, Autor           
Schiele, Bernt1, Autor           
Affiliations:
1Computer Vision and Multimodal Computing, MPI for Informatics, Max Planck Society, ou_1116547              
2Computer Graphics, MPI for Informatics, Max Planck Society, ou_40047              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: State-of-the-art methods for human detection and pose estimation require many training samples for best performance. While large, manually collected datasets exist, the captured variations w.r.t. appearance, shape and pose are often uncontrolled thus limiting the overall performance. In order to overcome this limitation we propose a new technique to extend an existing training set that allows to explicitly control pose and shape variations. For this we build on recent advances in computer graphics to generate samples with realistic appearance and background while modifying body shape and pose. We validate the effectiveness of our approach on the task of articulated human detection and articulated pose estimation. We report close to state of the art results on the popular Image Parsing human pose estimation benchmark and demonstrate superior performance for articulated human detection. In addition we define a new challenge of combined articulated human detection and pose estimation in real-world scenes.

Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 20122012
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: BibTex Citekey: pishchulin12cvpr
Anderer: Local-ID: DFAD1D52F4D7BE40C1257AC2006E50CF-pishchulin12cvpr
DOI: 10.1109/CVPR.2012.6248052
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition
Veranstaltungsort: Providence, RI
Start-/Enddatum: 2012-06-16 - 2012-06-21

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: 2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition
  Kurztitel : CVPR 2012
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Belongie, Serge1, Herausgeber
Blake, Andrew1, Herausgeber
Luo, Jiebo1, Herausgeber
Yuille, Alan1, Herausgeber
Affiliations:
1 External Organizations, ou_persistent22            
Ort, Verlag, Ausgabe: Piscataway, NJ : IEEE
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 3178 - 3185 Identifikator: ISSN: 1063-6919
ISBN: 978-1-4673-1226-4
ISBN: 978-1-4673-1227-1