Atenção:
O eduCAPES é um repositório de objetos educacionais, não sendo responsável por materiais de terceiros submetidos na plataforma. O usuário assume ampla e total responsabilidade quanto à originalidade, à titularidade e ao conteúdo, citações de obras consultadas, referências e outros elementos que fazem parte do material que deseja submeter. Recomendamos que se reporte diretamente ao(s) autor(es), indicando qual parte do material foi considerada imprópria (cite página e parágrafo) e justificando sua denúncia.
Caso seja o autor original de algum material publicado indevidamente ou sem autorização, será necessário que se identifique informando nome completo, CPF e data de nascimento. Caso possua uma decisão judicial para retirada do material, solicitamos que informe o link de acesso ao documento, bem como quaisquer dados necessários ao acesso, no campo abaixo.
Todas as denúncias são sigilosas e sua identidade será preservada. Os campos nome e e-mail são de preenchimento opcional. Porém, ao deixar de informar seu e-mail, um possível retorno será inviabilizado e/ou sua denúncia poderá ser desconsiderada no caso de necessitar de informações complementares.
Metadados | Descrição | Idioma |
---|---|---|
Autor(es): dc.contributor | Universidade Estadual Paulista (UNESP) | - |
Autor(es): dc.contributor | University of Florence | - |
Autor(es): dc.creator | Manesco, João Renato Ribeiro | - |
Autor(es): dc.creator | Berretti, Stefano | - |
Autor(es): dc.creator | Marana, Aparecido Nilceu | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-21T22:35:43Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-21T22:35:43Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2025-04-29 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2023-09-01 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://dx.doi.org/10.3390/s23177312 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | https://hdl.handle.net/11449/306784 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/11449/306784 | - |
Descrição: dc.description | Human pose estimation is an important Computer Vision problem, whose goal is to estimate the human body through joints. Currently, methods that employ deep learning techniques excel in the task of 2D human pose estimation. However, the use of 3D poses can bring more accurate and robust results. Since 3D pose labels can only be acquired in restricted scenarios, fully convolutional methods tend to perform poorly on the task. One strategy to solve this problem is to use 2D pose estimators, to estimate 3D poses in two steps using 2D pose inputs. Due to database acquisition constraints, the performance improvement of this strategy can only be observed in controlled environments, therefore domain adaptation techniques can be used to increase the generalization capability of the system by inserting information from synthetic domains. In this work, we propose a novel method called Domain Unified approach, aimed at solving pose misalignment problems on a cross-dataset scenario, through a combination of three modules on top of the pose estimator: pose converter, uncertainty estimator, and domain classifier. Our method led to a 44.1mm (29.24%) error reduction, when training with the SURREAL synthetic dataset and evaluating with Human3.6M over a no-adaption scenario, achieving state-of-the-art performance. | - |
Descrição: dc.description | Faculty of Sciences UNESP—São Paulo State University, SP | - |
Descrição: dc.description | Media Integration and Communication Center (MICC) University of Florence | - |
Descrição: dc.description | Faculty of Sciences UNESP—São Paulo State University, SP | - |
Idioma: dc.language | en | - |
Relação: dc.relation | Sensors | - |
???dc.source???: dc.source | Scopus | - |
Palavras-chave: dc.subject | 3D human pose estimation | - |
Palavras-chave: dc.subject | adversarial neural networks | - |
Palavras-chave: dc.subject | domain adaptation | - |
Título: dc.title | DUA: A Domain-Unified Approach for Cross-Dataset 3D Human Pose Estimation | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Unesp |
O Portal eduCAPES é oferecido ao usuário, condicionado à aceitação dos termos, condições e avisos contidos aqui e sem modificações. A CAPES poderá modificar o conteúdo ou formato deste site ou acabar com a sua operação ou suas ferramentas a seu critério único e sem aviso prévio. Ao acessar este portal, você, usuário pessoa física ou jurídica, se declara compreender e aceitar as condições aqui estabelecidas, da seguinte forma: