Deep convolutional neural networks for efficient pose estimation in gesture videos
Our objective is to efficiently and accurately estimate the upper body pose of humans in gesture videos. To this end, we build on the recent successful applications of deep convolutional neural networks (ConvNets). Our novelties are: (i) our method is the first to our knowledge to use ConvNets for e...
Автори: | Pfister, T, Simonyan, K, Charles, J, Zisserman, A |
---|---|
Формат: | Conference item |
Мова: | English |
Опубліковано: |
Springer
2015
|
Схожі ресурси
Схожі ресурси
-
Automatic and efficient human pose estimation for sign language videos
за авторством: Charles, J, та інші
Опубліковано: (2013) -
Flowing ConvNets for human pose estimation in videos
за авторством: Pfister, T, та інші
Опубліковано: (2016) -
Personalizing human video pose estimation
за авторством: Charles, J, та інші
Опубліковано: (2016) -
Two-stream convolutional networks for action recognition in videos
за авторством: Simonyan, K, та інші
Опубліковано: (2014) -
Age Estimation of Faces in Videos Using Head Pose Estimation and Convolutional Neural Networks
за авторством: Beichen Zhang, та інші
Опубліковано: (2022-05-01)