Estimación de la postura en 3D de personas a partir de imágenes 2D

Los profesores del MUVA Iván Ramírez, Alfredo Cuesta, Emanuele Schiavi y Juan J Pantrigo coautorizan un artículo recientemente aceptado en la revista Neurocomputing titulado: “Bayesian Capsule Networks for 3D human pose estimation from single 2D images”. En este trabajo, se explora el rendimiento de una red neuronal profunda (y concretamente una arquitectura de red de cápsulas) para inferir la pose en 3D de personas, a partir de una sola imagen RGB. Los resultados muestran un error promedio del orden de pocos centímetros (asumibles para una gran variedad de aplicaciones), siendo destacable también que el sistema propuesto reduce la desviación típica de las estimaciones y, por lo tanto, la incertidumbre de las mismas.
 
 
 
Enlace a un vídeo demo: https://youtu.be/cJsPnm-T9cA