3D Human Pose from Silhouettes by Relevance Vector Regression - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2004

3D Human Pose from Silhouettes by Relevance Vector Regression

Ankur Agarwal
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 844845
Bill Triggs

Résumé

We describe a learning based method for recovering 3D human body pose from single images and monocular image sequences. Our approach requires neither an explicit body model nor prior labelling of body pans in the image. Instead, it recovers pose by direct nonlinear regression against shape descriptor vectors extracted automatically from image silhouettes. For robustness against local silhouette segmentation errors, silhouette shape is encoded by histogram-of-shape-contexts descriptors. For the main regression, we evaluate both regularized least squares and relevance vector machine (RVM) regressors over both linear and kernel bases. The RVM's provide much sparser regressors without compromising performance, and kernel bases give a small but worthwhile improvement in performance. For realism and good generalization with respect to viewpoints, we train the regressors on images resynthesized from real human motion capture data, and test it both quantitatively on similar independent test data, and qualitatively on a real image sequence. Mean angular errors of 6-7 degrees are obtained - a factor of 3 better than the current state of the art for the much simpler upper body problem.
Fichier principal
Vignette du fichier
Agarwal-cvpr04.pdf (1.65 Mo) Télécharger le fichier
Vignette du fichier
10-larm056.png (675 B) Télécharger le fichier
Vignette du fichier
15-SCspace.png (9.12 Ko) Télécharger le fichier
Vignette du fichier
20-crop0087.png (38.09 Ko) Télécharger le fichier
Vignette du fichier
25-front38.png (32.6 Ko) Télécharger le fichier
Vignette du fichier
40-bar1.png (9.22 Ko) Télécharger le fichier
Agarwal-cvpr04-poster.pdf (1.04 Mo) Télécharger le fichier
video11cvpr.avi (4.38 Mo) Télécharger le fichier
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
Format : Figure, Image
Format : Figure, Image
Format : Figure, Image
Format : Figure, Image
Format : Figure, Image
Format : Autre
Format : Autre

Dates et versions

inria-00548551 , version 1 (20-12-2010)

Identifiants

Citer

Ankur Agarwal, Bill Triggs. 3D Human Pose from Silhouettes by Relevance Vector Regression. International Conference on Computer Vision & Pattern Recognition (CVPR '04), Jun 2004, Washington, United States. pp.882--888, ⟨10.1109/CVPR.2004.1315258⟩. ⟨inria-00548551⟩
600 Consultations
1641 Téléchargements

Altmetric

Partager

Gmail Facebook X LinkedIn More