Key Development in human Pose Estimation for Kinect 总结_综合

1 对以下所有内容的概括
2 图像分割姿态估计问题被视为身体部分标记问题(曾经拍电影是穿上各关节贴了标记点的衣服，只要摄像头分辨出这些点，便能知道演员现在的姿态是什么样子，所以作者这么说)
- 2.1 训练数据的生成(为了保证算法的精确性，一般会用个很大的测试数据集来运行下程序，统计下准确率之类的。由于需要的数据真的很多，你总不能让一个人不停的在摄像头前晃吧，所以需要用计算机模拟人的动作来生成数据集。还需要满足有高矮胖瘦啊~又考虑到肤色跟衣物不会有影响吧~之类的问题)
- 2.2 随机森林分类算法(用以区分人体部分)最后能生成一个骨架
3 随机森林回归算法原方法无法处理被遮挡的部分，所以升级方法
4 确定各身体部分之间的从属关系大概是再次改进了算法吧
5 一种模型来确定关节将观察所得数据与骨架模型进行拟合(把节点之间的关系确定下来。比如两个手掌的点是要经过肩膀的点进行连接的啊~手臂的长度大概是多少啊~之类的)
6 仍存在的问题
- 如何适用于不同体型任意站姿？
- 如何用便宜摄像头也能完成？
- 如何辨别更细致的部分？如头发面部