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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.6
- 수록면
- 1,165 - 1,168 (4page)
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Human pose estimation is a technology that locates the human body joints and use the body representation model to visualize the estimated human pose. HPE is an influential technology that can be used in many upcoming implementations, such as virtual reality, human-machine interaction, motion capture and analysis, and so on. The deep learning based human pose estimation was first introduced in 2014, and it has made significant progress since then, developing from 2D single-person to 3D multi-person. In this paper, we focus on analyzing the development of representative human pose estimation models using monocular RGB images and videos. Although this field has made astonishing advancement in recent years, there are still some limitations that needs to be conquered, such as depth ambiguity issue, occlusion issue, and the lack of training data for in-the-wild 3D human pose estimation.
목차
Abstract
I. Introduction
II. 2D Human Pose Estimation
Ⅲ. 3D Human Pose Estimation
Ⅳ. Conclusion and Future Direction
References
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