人のセグメンテーションと人のポーズの識別のための最先端の方法は何ですか

HOGは人検出の最先端技術であることは知っていますが、元の形式ではHOGは単なる検出方法であり、特に高速であるとは思えません（スライディングウィンドウを取得して拒否する大幅な高速化があります）初期の可能性は低いですが、特許を取得しています）。

人のポーズ（ヘッドショットやハンドショットなどの近いポーズを含む）を決定し、背景から人をセグメント化するための現在の最先端のアプローチは何ですか？

ここでの設定は静止画です。

YangとRamananによるパーツの柔軟な混合に関する作業を確認してください。中央のパーツから開始しますが、アタッチされているパーツのペアは、クエリ対象のイメージ領域がイメージ内のアタッチされたパーツの共起をサポートする確率を推定することによって、一緒に検出されます。誤差はアタッチメントで推定され、ばねのようなモデルを使用して最小化されます。各パーツはHOGスタイルの手法を使用して検出され、人間の「ツリー」内のすべてのパーツのペアが反復されて検出が決定されます。私の経験では、非常に優れた誤警報率がありますが、リアルタイムアプリケーションにはハードウェアアクセラレーションが必要です。