Automatic Human Pose Estimation using Neural Network

Bc. Jakub STRAKA

Master's thesis

Abstract:

This thesis addresses human pose estimation using neural networks. The first part describes methods based on convolutional neural networks and methods based on transformer architecture, which have been successfully used to solve this problem. In the second part, a model is chosen that was originally designed to solve the problem of hand pose estimation. Next are described modifications of this model so that it is suitable for the task of human pose estimation. The result of the modifications are two variants of the model, which are then trained on the COCO dataset. Finally, the results of the trained models are compared with some of the models presented in the first part.

Abstract:

Tato diplomová práce se zabývá odhadem pózy člověka pomocí neuronových sítí. V první části jsou popsány metody založené na konvolučních neuronových sítích a metody založené na architektuře transformeru, které byli úspěšně použity k řešení tohoto problému. V druhé části je zvolen model, který byl původně navžen pro řešení úlohy odhadu pózy ruky. Dále jsou popsány úpravy tohoto modelu, tak aby byl vhodný pro úlohu odhadu pózy člověka. Výsledkem úprav jsou dvě varianty modelu, které jsou následně trénovány na datasetu COCO. Nakonec jsou výsledky natrénovaných modelů porovnány s některými z modelů představených v první části.

Keywords

počítačové vidění, umělá inteligence, odhad pózy člověka, konvoluční neuronové sítě, transformer architektura

Language used: English

Date on which the thesis was submitted / produced: 23. 5. 2022

Accessible from:: 31. 12. 2999

Thesis defence

• Supervisor: Ing. Ivan Gruber, Ph.D.

University of West Bohemia

Faculty of Applied Sciences

Master programme / field:
Applied Sciences and Computer Engineering / Cybernetics and Control Engineering