Отрывок: We trained our networks on different number of input detections from 4 to 64. As can be seen in Fig. 5, RMSE errors gradually decrease with input detection number in- creasing, and after detection number reaches 16, this de- crease becomes more gradual. (a) (b) (c) (d) Fig. 5. RMSE for various input detections number: (a) focal length RMSE; (b) tilt RMSE; (c) roll RMSE; (d) height RMSE 5. Evaluation and results We trained every network for 300 ...
Название : Camera parameters estimation from pose detections
Авторы/Редакторы : Shalimova, E.A.
Shalnov, E.V.
Konushin, A.S.
Ключевые слова : camera calibration
dynamic vision sensor
video surveillance
Дата публикации : Июн-2020
Издательство : Самарский национальный исследовательский университет
Библиографическое описание : Shalimova EA, Shalnov EV, Konushin AS. Camera parameters estimation from pose detections. Computer Optics 2020; 44(3): 385-392. DOI: 10.18287/2412-6179-CO-600.
Серия/номер : 44/3;
Аннотация : Some computer vision tasks become easier with known camera calibration. We propose a method for camera focal length, location and orientation estimation by observing human poses in the scene. Weak requirements to the observed scene make the method applicable to a wide range of scenarios. Our evaluation shows that even being trained only on synthetic dataset, the proposed method outperforms known solution. Our experiments show that using only human poses as the input also allows the proposed method to calibrate dynamic visual sensors.
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) : https://dx.doi.org/10.18287/2412-6179-CO-600
http://repo.ssau.ru/handle/Zhurnal-Komputernaya-optika/Camera-parameters-estimation-from-pose-detections-84747
Другие идентификаторы : Dspace\SGAU\20200728\84747
Располагается в коллекциях: Журнал "Компьютерная оптика"

Файлы этого ресурса:
Файл Описание Размер Формат  
440309.pdfОсновная статья3.41 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.