Thats a unique idea.You should consider the following idea to enhance your idea so that it would impact uniquely: In this thesis  are interested in the problem of articulated people detection and pose estimation being key ingredients towards understanding visual scenes containing people. First,  investigate how statistical 3D human shape models from computer graphics can be leveraged to ease training data generation. Second,  develop expressive models for 2D single- and multi-person pose estimation. Third,  introduce a novel human pose estimation benchmark that makes a significant advance in terms of diversity and difficulty. Thorough experimental evaluation on standard benchmarks demonstrates significant improvements due to the proposed data augmentation techniques and novel body models, while detailed performance analysis of competing approaches on our novel benchmark allows to identify the most promising directions of improvement. #N#In dieser Arbeit untersuchen wir das Problem der artikulierten Detektion und Posenschatzung von Personen als Schlusselkomponenten des Verstehens von visuellen Szenen mit Personen. Obwohl es umfangreiche Bemuhungen gibt, die Losung dieser Probleme anzugehen, haben wir drei vielversprechende Herangehensisen ermittelt, die unserer Meinung nach bisher nicht ausreichend beachtet wurden.#R##N#Erstens untersuchen wir, wie statistische 3 D Modelle des menschlichen Umrisses, die aus der Computergraﬁk stammen, wirksam eingesetzt rden konnen, um die Generierung von Trainingsdaten zu erleichtern. Wir schlagen eine Reihe von Techniken zur automatischen Datengenerierung vor, die eine direkte Reprasentation relevanter Variationen in den Trainingsdaten erlauben. Indem wir Stichproben aus der zu Grunde liegenden Verteilung des menschlichen Umrisses und aus einem grosen Datensatz von menschlichen Posen ziehen, erzeugen wir eine neue fur unsere Aufgabe relevante Auswahl mit regulierbaren Variationen von Form und Posen. Daruber hinaus verbessern wir das neueste 3 D Modell des menschlichen Umrisses selbst, indem wir es aus einem grosen handelsublichen Datensatz von 3 D Korpern neu aufbauen.#R##N#Zitens entwickeln wir ausdrucksstarke raumliche Modelle und ErscheinungsbildModelle fur die 2 D Posenschatzung einzelner und mehrerer Personen. Wir schlagen ein ausdrucksstarkes Einzelperson-Modell vor, das Teilabhangigkeiten hoherer Ordnung einbezieht, aber dennoch efﬁzient bleibt. Wir verstarken dieses Modell durch verschiedene Arten von starken Erscheinungsbild-Reprasentationen, um die Korperteilhypothesen erheblich zu verbessern. Schlieslich schlagen wir ein ausdruckstarkes Modell zur gemeinsamen Posenschatzung mehrerer Personen vor. Dazu entwickeln wir starke Deep Learning-basierte Korperteildetektoren und ein ausdrucksstarkes voll verbundenes raumliches Modell. Der vorgeschlagene Ansatz behandelt die Posenschatzung mehrerer Personen als ein Problem der gemeinsamen Aufteilung und Annotierung eines Satzes von Korperteilhypothesen: er erschliest die Anzahl von Personen in einer Szene, identiﬁziert verdeckte Korperteile und unterscheidet eindeutig Korperteile von Personen, die sich nahe beieinander beﬁnden.#R##N#Drittens fuhren wir eine grundliche Bertung und Performanzanalyse fuhrender Methoden der menschlichen Posenschatzung und Aktivitatserkennung durch. Dazu stellen wir einen neuen Benchmark vor, der einen bedeutenden Fortschritt bezuglich Diversitat und Schwierigkeit im Vergleich zu bisherigen Datensatzen mit sich bringt und uber 40 . 000 annotierte Korperposen und mehr als 1 . 5 Millionen Einzelbilder enthalt. Daruber hinaus stellen wir einen reichhaltigen Satz an Annotierungen zur Verfugung, die zu einer detaillierten Analyse konkurrierender Herangehensisen benutzt rden, wodurch wir Erkenntnisse zu Erfolg und Miserfolg dieser Methoden erhalten.#R##N#Zusammengefasst prasentiert diese Arbeit einen neuen Ansatz zur artikulierten Detektion und Posenschatzung von Personen. Eine grundliche experimentelle Evaluation auf Standard-Benchmarkdatensatzen zeigt signiﬁkante Verbesserungen durch die vorgeschlagenen Datenverstarkungstechniken und neuen Korpermodelle, wahrend eine detaillierte Performanzanalyse konkurrierender Herangehensisen auf unserem neu vorgestellten grosen Benchmark uns erlaubt, die vielversprechendsten Bereiche fur Verbesserungen zu erkennen.
['Leonid Pishchulin', 'Bernt Schiele', 'Christian Theobalt']
I am writing a research paper on a idea Articulated people detection and pose estimation in challenging real world environments
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