Quali sono i metodi all'avanguardia per la segmentazione della persona e l'identificazione della posa della persona

So che HOG è piuttosto all'avanguardia per il rilevamento di persone, ma nella sua forma originale HOG è solo un metodo di rilevamento, e non credo che sia particolarmente veloce (c'è una notevole velocità che prende la finestra scorrevole e rifiuta possibilità improbabili in anticipo, ma è stato brevettato).

Qual è l'attuale approccio allo stato dell'arte per determinare la posa di una persona (comprese le pose ravvicinate come un colpo alla testa e un colpo a mano, ecc ...) e per segmentare la persona dallo sfondo?

L'impostazione qui è immagini fisse.

Dai un'occhiata al lavoro di Yang e Ramanan con una miscela flessibile di parti. Inizia con una parte centrale, ma le coppie di parti che vengono attaccate vengono rilevate congiuntamente stimando la probabilità che l'area dell'immagine interrogata supporti la ricorrenza delle parti attaccate nell'immagine. Si presume che l'errore sia allegato e sia minimizzato usando un modello a molla. Ogni parte viene rilevata utilizzando tecniche in stile HOG e tutte le coppie di parti nell'albero umano vengono ripetute per determinare il rilevamento. Nella mia esperienza ha un ottimo tasso di falsi allarmi, ma richiede un'accelerazione hardware per le applicazioni in tempo reale.