OpenPose 를 프로젝트에 적용하려고 "Convolutional Pose Machines" 이라는 논문을 읽던 중 belief map 이라는 개념이 나왔다. 여기서 칭하는 belief의 뜻이란 아래와 같이 쓰여져 있었다. "We use the term belief in a slightly loose sense, however the belief maps described are closely related to beliefs produced in message passing inference in graphical models. The overall architecture can be viewed as an unrolled mean-field message passing inference algori..

OpenPose 라이브러리의 정식 최종 버전이 발표되었다. 이 라이브러리는 사람의 행위를 인식하고 스켈레톤 모델을 정확히 구해낼 수 있는 라이브러리 이다. C++ 기반으로 쓰여져 있으며, Caffe 기반의 라이브러리이지만, 간단한 수정이나, 약간의 expend를 원할 경우 Tensorflow 를 사용하거나 Windows 환경에서 실행 해 볼 수 있다. 정확히는 C++와 Caffe 기반의 Real-time multi-person keypoint detection and multi-threading 라이브러리 라고 할 수 있다. 저자는 Gines Hidalgo, Zhe Cao, Tomas Simon, Shih-En Wei, Hanbyul Joo and Yaser Sheikh 이다. 간혹 HAR 관련 논문을 ..

참고자료 : CMU-Perceptual-Computing-Lab / openpose의 Github HCI(Human-Computer Interaction) 분야와 내가 관심있는 HAR(Human Activity Recognition)에서 요즘 핫한 CMU에서 개발한 Openpose Library의 시스템 구성도이다. Module Diagram 메인 모듈은 세가지로 구성되어있으며, 이를 사용하거나 약간씩 변경하려고 하는 경우 두 가지 메인 컴포넌트로 설명 할 수 있다. 그리고 아래 링크에 모든 모듈의 클래스 다이어그램이 포함되어 있다. openpose/doc/UML/ 그리고 메인 모듈은 다음과 같다. 1. The basic module : core 2. The multi-threading module : ..

참고자료 1 : Bux, Allah, Plamen Angelov, and Zulfiqar Habib. "Vision based human activity recognition: a review." Advances in Computational Intelligence Systems. Springer International Publishing, 2017. 341-371. 참고자료 2 : http://blog.naver.com/purity713/220900741260 Generative model vs Discriminative model 데이터 x와 그 데이터들의 Class y가 input으로 주어졌을 때, Generative model은 먼저 p(x|y), p(y)를 m... blog.naver.com ..

출처 : Terry Taewoong Um 님의 게시물 [Motion에서도 large dataset의 도래가 멀지 않았다!] 딥러닝의 가장 큰 공신은 뭐니뭐니해도 large dataset이다. (그 다음은 뉴럴넷, 그 다음은 GPU). 딥러닝이 지금 사진에서 시작해 음성, 자연어, 비디오로 넘어오고 있는 것도 모두 그들이 웹 또는 모바일에 large dataset을 보유하고 있기 때문이고, 따라서 최신의 딥러닝을 적용하기 참 좋았었다. 그런데 모션에 있어서는 왜 딥러닝을 많이 적용하지 못했을까? 그것은 large dataset의 부재 때문이었다. 그냥 모션이 담긴 비디오를 쓰면 안되냐고요? 현재 비디오에 있어서의 딥러닝은 '어디에 어떤 오브젝트가 있다' 정도를 아는 것이 최고 기술이지, 그들의 관절이 어떻..

출처 : https://github.com/shihenw/convolutional-pose-machines-release Convolutional Pose Machines Shih-En Wei, Varun Ramakrishna, Takeo Kanade, Yaser Sheikh, "Convolutional Pose Machines", CVPR 2016. This project is licensed under the terms of the GPL v2 license. By using the software, you are agreeing to the terms of the license agreement. Contact: Shih-En Wei (weisteady@gmail.com) Recent Updates..

출처 : https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose OpenPose Latest News Apr 2017: Body released! May 2017: Windows version released! Jun 2017: Face released! Check all the release notes. Interested in an internship on CMU as OpenPose programmer? See this link for details. Introduction OpenPose is a library for real-time multi-person keypoint detection and multi-threading written in C+..