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This project has been funded under projects TIN2016-75279-P and IFI16/00033 (ISCIII) of Spain Ministry of Economy, Industry and Competitiveness, and FEDER. Thanks to NVidia for donating the GPU The authors declare that there is no conflict of interest. Titan Xp used for the experiments presented in this work. We also thank Shafaei and Little for providing their error and precision results used in Acknowledgements our comparative plots.

Análisis de autorías institucional

Romero-Ramirez, Francisco JAutor o Coautor

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4 de noviembre de 2024
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Artículo
No

3D human pose estimation from depth maps using a deep combination of poses

Publicado en:Journal Of Visual Communication And Image Representation. 55 627-639 - 2018-08-01 55(), DOI: 10.1016/j.jvcir.2018.07.010

Autores: Marin-Jimenez, Manuel J; Romero-Ramirez, Francisco J; Munoz-Salinas, Rafael; Medina-Carnicer, Rafael

Afiliaciones

Inst Maimonides Invest Biomed IMIBIC, Ave Menendez Pida1 S-N, Cordoba 14004, Spain - Autor o Coautor
Univ Cordoba, Dept Informat & Anal Numer, Campus Rabanales, E-14071 Cordoba, Spain - Autor o Coautor

Resumen

Many real-world applications require the estimation of human body joints for higher-level tasks as, for example, human behaviour understanding. In recent years, depth sensors have become a popular approach to obtain three-dimensional information. The depth maps generated by these sensors provide information that can be employed to disambiguate the poses observed in two-dimensional images. This work addresses the problem of 3D human pose estimation from depth maps employing a Deep Learning approach. We propose a model, named Deep Depth Pose (DDP), which receives a depth map containing a person and a set of predefined 3D prototype poses and returns the 3D position of the body joints of the person. In particular, DDP is defined as a ConvNet that computes the specific weights needed to linearly combine the prototypes for the given input. We have thoroughly evaluated DDP on the challenging 'ITOP' and 'UBC3V' datasets, which respectively depict realistic and synthetic samples, defining a new state-of-the-art on them.

Palabras clave

3d human poseBody limbsConvnetDepth maps

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista Journal Of Visual Communication And Image Representation debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia Scopus (SJR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2018, se encontraba en la posición , consiguiendo con ello situarse como revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoría Media Technology.

Desde una perspectiva relativa, y atendiendo al indicador del impacto normalizado calculado a partir de las Citas Mundiales proporcionadas por WoS (ESI, Clarivate), arroja un valor para la normalización de citas relativas a la tasa de citación esperada de: 1.25. Esto indica que, de manera comparada con trabajos en la misma disciplina y en el mismo año de publicación, lo ubica como trabajo citado por encima de la media. (fuente consultada: ESI 14 Nov 2024)

Esta información viene reforzada por otros indicadores del mismo tipo, que aunque dinámicos en el tiempo y dependientes del conjunto de citaciones medias mundiales en el momento de su cálculo, coinciden en posicionar en algún momento al trabajo, entre el 50% más citados dentro de su temática:

  • Field Citation Ratio (FCR) de la fuente Dimensions: 10.38 (fuente consultada: Dimensions Jul 2025)

De manera concreta y atendiendo a las diferentes agencias de indexación, el trabajo ha acumulado, hasta la fecha 2025-07-21, el siguiente número de citas:

  • WoS: 27
  • Google Scholar: 59

Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2025-07-21:

  • El uso, desde el ámbito académico evidenciado por el indicador de la agencia Altmetric referido como agregaciones realizadas por el gestor bibliográfico personal Mendeley, nos da un total de: 84.
  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 89 (PlumX).

Con una intencionalidad más de divulgación y orientada a audiencias más generales podemos observar otras puntuaciones más globales como:

  • El Score total de Altmetric: 4.
  • El número de menciones en la red social X (antes Twitter): 1 (Altmetric).