Privileged Learning Using Regularization in the Problem of Evaluating the Human Posture

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The problem of evaluating a person’s posture from video data is solved. Various key points of the human body are analyzed. We study the change in the accuracy of a fixed model when using different proportions in the regularization term of the loss function. It is shown that for a fixed number of training epochs, the accuracy of the model differs depending on the selected proportions. In addition, it is shown that the linear correlation between the trajectories of the key points that are part of the regularization term is not the main criterion for predicting the effectiveness of applying the regularization term of the loss function.

About the authors

M. S. Kaprielova

Federal Research Center “Computer Science and Control,” Russian Academy of Sciences, 119333, Moscow, Russia

Email: kaprielova.ms@phystech.edu
Россия, Москва

R. G. Neichev

Moscow Institute of Physics and Technology, 141701, Dolgoprudny, Moscow oblast, Russia

Email: neychev@phystech.edu
Россия, Москва

A. D. Tikhonova

Moscow Institute of Physics and Technology, 141701, Dolgoprudny, Moscow oblast, Russia

Author for correspondence.
Email: tikhonova.ad@phystech.edu
Россия, Москва

References

  1. Vapnik V., Vashist A. A New Learning Paradigm: Learning Using Privileged Information // Neural Networks. 2009. V. 22. P. 544–557.
  2. Lehrmann A., Gehler P., Nowozin S. A Non-parametric Bayesian Network Prior of Human Pose // Proc. IEEE Intern. Conf. On Computer Vision. Sydney, 2013. P. 1281–1288.
  3. Ionescu C., Papava D., Olaru V., Sminchisescu C. Human3. 6m: Large Scale Datasets and Predictive Methods for 3d Human Sensing in Natural Environments // IEEE Trans. On Pattern Analysis And Machine Intelligence. 2013. V. 36. P. 1325–1339.
  4. Ignatov A., Strijov, V. Human Activity Recognition Using Quasiperiodic Time Series Collected from a Single Tri-axial Accelerometer // Multimedia Tools And Applications. 2016. V. 75. P. 7257–7270.
  5. Katrutsa A., Strijov V. Stress Test Procedure for Feature Selection Algorithms // Chemometrics And Intelligent Laboratory Systems. 2015. V. 142. P. 172–183.
  6. Cliff O., Lizier J., Tsuchiya N., Fulcher B. Unifying Pairwise Interactions in Complex Dynamics // ArXiv 2022. ArXiv Preprint ArXiv:2201.11941.
  7. Trumble M., Gilbert A., Malleson C., Hilton A., Collomosse J. Total Capture: 3d Human Pose Estimation Fusing Video and Inertial Sensors // Proc. Of 28th British Machine Vision Conf. London, 2017. P. 1–13.
  8. Márquez-Neila P., Salzmann M., Fua P. Imposing Hard Constraints on Deep Networks: Promises and Limitations // ArXiv Preprint ArXiv:1706.02025 (2017).
  9. De Luca G., Lampoltshammer T., Scholz, J. How Many Equations of Motion Describe a Moving Human? // ArXiv Preprint ArXiv:2207.14331 (2022).
  10. Zheng C., Zhu S., Mendieta M., Yang T., Chen C., Ding, Z. 3d Human Pose Estimation with Spatial and Temporal Transformers // Proc. IEEE/CVF Intern. Conf. On Computer Vision. Montreal, 2021. P. 11656–11665.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2023 М.С. Каприелова, Р.Г. Нейчев, А.Д. Тихонова

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».