İnsan pozlama tahmini - vücut bölümlerinin etkili bir şekilde bağlanması

Question

Sorun açıklaması: Hedefi, insanların vücut kısımlarını resimlerde (gövde, baş, sol ve sağ kollar vb.) Tanımlamak olan bir projede çalışıyorum. Yaklaşım, insan vücudunun (hipotez) kısımlarını bulmaya ve en iyi poz konfigürasyonunu (= gerçekten insan vücudu oluşturan tüm parçaları) araştırmaya dayanır. Ideea, http://www.di.ens.fr/willow/events/cvml2010/materials/INRIA_summer_school_2010_Andrew_human_pose.pdf numaralı bağlantıda daha iyi tarif edilmiştir.

Hipotez, her vücut parçası için ayrı ayrı bir algılama algoritması çalıştırıldıktan sonra (burada makine öğrenme alanından bir sınıflandırıcı kullanıyorum) elde edilir. Yani, her hipotezin tipi bilinir. Ayrıca, her hipotezin bir konumu (resimde x ve y koordinatları) ve bir yönü vardır. İki parçanın birbirine bağlanma maliyetini belirlemek için, tip başının her hipotezinin, her tip gövde gövdesine (örneğin) bağlanabileceğini düşünebiliriz. Ancak, görüntünün sağ üst köşesinde yer alan bir kafa hipotezi, görüntünün sol alt köşesinde yer alan bir gövde hipotezi ile (insan bakış açısından) bağlanamaz. Son bildirime dayanarak bu tür bağlantılardan kaçınmaya çalışıyorum ve ayrıca yürütme süresinden dolayı.

Soru: Bir bağlantı adayı olabilecek en uzak hipotezin bir mesafesini düşünerek arama alanını azaltmayı planlıyorum. Bu arama problemini çözmenin en hızlı yolu hangisidir?

Answer 1

Benzer sorunlar için, kaynak görüntüleri 16'ya (veya bağlamaya çalıştığınız parçaların göreceli boyutuna bağlı olarak) daha küçük resimlere bölüştüm, bu ayrı ayrı her birindeki algılama ve bağlama adımını yapıyoruz ve her bir alt bölüm için sadece bir bağlantı adımı yapacağınız ekstra bir adım ve (muhtemelen 8) komşular.

Bu durumda, sol üst köşedeki bir parçayı alt sağ olanla birleştirmeyi bile denemeyeceksiniz ve ek bir bonus olarak, sorununun ilk kısmı artık son derece paraleldir.

Güncelleme: Önce görüntüde kenar algılaması yapabilir ve ikide bir kenarı kesmek anlamına geldiğinde, görüntüyü 2 kesmeyin. Bunu yinelemeli olarak yapmak, vücut bölümleri ile çok sayıda küçük resim elde etmenizi sağlar ve bunlar ayrı ayrı işlenebilir.

Answer 2

Bu tür bir ayrık atama sorunu, Hungarian algorithm kullanılarak çözülebilir.

Maliyet (= mesafe) matrisinin hesaplanmasında, mesafeyi önceden tanımlanmış bir eşik değerinden daha az olduğunda, değeri sonsuz veya çok yüksek bir değere ayarlayabilirsiniz. Bu, algoritmanın bir kafaya atamasını engelleyecektir. çok uzak olan gövde.

Bu son teknik, izleme derslerinde yolluk olarak da adlandırılır.