Izračun trodimenzionalne ljudske poze iz više pogleda

diplomski rad

• Naslov (engleski): Multi-view 3D Pose Estimation
• Autor: Luka Kušina
• Mentor: Tomislav Pribanić (mentor)
• Član povjerenstva: Tomislav Pribanić (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Marko Subašić (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Željka Lučev Vasić (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2022-02-18, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Računarstvo

Sažetak

U sklopu diplomskog rada pokazali smo dosadašnje pristupa procjene ljudske poze u
dvije ili tri dimenzije i iz jednog ili više pogleda. Predstavili smo nekoliko razlicitih pristupa ˇ
procjene ljudske poze te naveli njihove prednosti i mane u odnosu jedni na druge. Posebnu
pozornost posvetili smo pristupima procjene trodimenzionalne ljudske poze iz više pogleda.
Potom smo napravili uvod u korištene tehnologije i podatkovni skup Human3.6M. Predstavljene su dvije metode procjene trodimenzionalne poze ljudskog tijela iz više pogleda te su
detaljnije razradene zajedno sa objašnjenjem poteško ¯ ca koje su se manifestirale u sklopu ´
rada.

Sažetak (engleski)

In the scope of this master’s thesis, we have shown recent attempts of two-dimensional
and three-dimensional human pose estimation from one view or from a multi-view perspective. We introduced several different approaches to human pose estimation and we compared their strengths and weaknesses compared to one another. Special focus was given
to three-dimensional human pose estimation. Afterwards we made an introduction to the
technologies we used and to the Human3.6M dataset. Two methods of assessing the three-dimensional posture of the human body from several perspectives are presented and elaborated in more detail together with an explanation of the difficulties that manifested within the
work.

• Ključne riječi: Procjena ljudske poze; Trijangulacija; Human3.6M; Duboko učenje; Neuronske Mreže; Računalni vid; PyTorch
• Ključne riječi (engleski): Human pose estimation; Triangulation; Human3.6M; Deep Learning; Neural Networks; Computer Vision; PyTorch
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:000042
• Studijski program: Naziv: Računarstvo; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: diplomski; Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2023-01-13 15:22:44