¿Cuáles son los métodos más modernos para la segmentación de personas y la identificación de pose de persona?

Sé que HOG es bastante avanzado para la detección de personas, pero en su forma original HOG es solo un método de detección, y tampoco creo que sea particularmente rápido (hay una aceleración significativa que toma la ventana deslizante y rechaza posibilidades poco probables temprano, pero ha sido patentado).

¿Cuál es el enfoque actual de vanguardia para determinar la pose de una persona (incluidas las poses cercanas como un disparo en la cabeza y una mano, etc.) y para segmentar a la persona desde el fondo?

El ajuste aquí es imágenes fijas.

Mira el trabajo de Yang y Ramanan con una mezcla flexible de piezas. Comienza con una parte central, pero los pares de partes que se unen se detectan conjuntamente al estimar la probabilidad de que el área de la imagen que se está consultando respalde la coincidencia de las partes adjuntas en la imagen. Se presume un error en el archivo adjunto y se minimiza utilizando un modelo de resorte. Cada parte se detecta utilizando técnicas de estilo HOG, y todos los pares de partes en el 'árbol' humano se repiten para determinar la detección. En mi experiencia, tiene una muy buena tasa de falsas alarmas, pero requiere aceleración de hardware para aplicaciones en tiempo real.