Изменения

[[Оценка положения человека|Оценка положения человека (англ. ''Human Pose Estimation'')]] {{---}} одна из важных задач последних нескольких десятилетий в области компьютерного зрения, которая является важным необходимым шагом к распознаванию людей на изображениях и видео. Задачу разбивают на 2 категории:

Оценку положения человека использует множество областей. В частности, распознавание действийжестов, анимацияупрощение анимации персонажей, разработка в разработке игр, и другое.

Существуют различные подходы к решению данной задачи. Классический подход {{---}} использование изобразительных структур (англ. ''pictoral structures''). Основная идея заключается в том, чтобы представить объект в виде набора "частей", соединенных пружинами (Рис. 5). Каждая "часть" является шаблоном деталью внешности(нога, рука, глаз и др.), соответствующим изображению. Когда части параметризованы расположением пикселей и ориентацией, полученная структура может моделировать сочленения "каркас" в положении человека. Однако этот подход ограничен наличием этих количеством таких заранее построенных блочных структур, которые ведь они не зависят напрямую от входного изображения. Улучшения данного подхода упираются в ограничение выразительностиПроводившиеся исследования были сосредоточены на обогащении репрезентативной силы этого метода, однако существуют более удачные подходы. Альтернативный подход {{---}} использование [[Сверточные нейронные сети|сверточных нейронных сетей (англ. ''Convolutional Neural Network, CNN'')]] и [[Глубокое обучение|глубокого обучения (англ. ''Deep learning'')]]. Большинство последних систем оценки положения человека используют именно этот подход, в значительной степени заменяя созданные вручную функции и графические модели. Использование машинного обучения значительно улучшило результаты.