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자료유형
학술저널
저자정보
Vivek Maik (The Oxford College of Engineering) Jinho Park (Chung-Ang University) Daehee Kim (Chung-Ang University) Joonki Paik (Chung-Ang University)
저널정보
중앙대학교 영상콘텐츠융합연구소 TECHART: Journal of Arts and Imaging Science TECHART: Journal of Arts and Imaging Science Vol.2 No.2
발행연도
2015.5
수록면
51 - 56 (6page)
DOI
10.15323/techart.2015.05.2.2.51

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This paper presents a novel algorithm for automatically locating, extracting, and recognizing human poses. The proposed algorithm consists of four stages: (i) training of typical poses in 2D and 3D configurations, (ii) Hausdorff matching for locating the pose, (iii) silhouette representation of the located pose using deformable templates, and (iv) joint extraction from the silhouette. In order to reduce the computational overhead, an a priori obtained training set, Hausdorff matching with principal component analysis (PCA), and a heuristic approach were used. The algorithm was tested on typical human poses such as standing, sitting, walking, crouching, and stretching, and experimental results show the efficiency and accuracy of the proposed algorithm.
#Human Pose Recognition #Human Pose Representation #Heuristic Approach

목차

Abstract
1. Introduction
2. Existing State-of-the-Art Methods
3. Human Pose Representation
4. Ontology-Based Gait Interpretation
5. Extraction of Joint Features from Silhouettes
6. Pose Matching Results
7. Conclusion
References

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