GrabCut-Based Human Segmentation in Video Sequences
Hernandez-Vela, Antonio (Centre de Visió per Computador)
Reyes, Miguel (Centre de Visió per Computador)
Ponce, Victor (Centre de Visió per Computador)
Escalera, Sergio (Centre de Visió per Computador)

Fecha:	2012
Resumen:	In this paper, we present a fully-automatic Spatio-Temporal GrabCut human segmentation methodology that combines tracking and segmentation. GrabCut initialization is performed by a HOG-based subject detection, face detection, and skin color model. Spatial information is included by Mean Shift clustering whereas temporal coherence is considered by the historical of Gaussian Mixture Models. Moreover, full face and pose recovery is obtained by combining human segmentation with Active Appearance Models and Conditional Random Fields. Results over public datasets and in a new Human Limb dataset show a robust segmentation and recovery of both face and pose using the presented methodology.
Derechos:	Aquest document està subjecte a una llicència d'ús Creative Commons. Es permet la reproducció total o parcial, la distribució, la comunicació pública de l'obra i la creació d'obres derivades, fins i tot amb finalitats comercials, sempre i quan es reconegui l'autoria de l'obra original.
Lengua:	Anglès
Documento:	Article ; recerca ; Versió publicada
Materia:	Segmentation ; Human pose recovery ; GrabCut ; GraphCut ; Active Appearance Models ; Conditional Random Field
Publicado en:	Sensors (Basel, Switzerland), Vol. 12 (2012) , p. 15376-15393, ISSN 1424-8220

DOI: 10.3390/s121115376
PMID: 23202215

18 p, 1.5 MB

El registro aparece en las colecciones:
Artículos > Artículos de investigación
Artículos > Artículos publicados