Understanding human-centric images : from geometry to fashion

Abstract

Understanding humans from photographs has always been a fundamental goal of computer vision. Early works focused on simple tasks such as detecting the location of individuals by means of bounding boxes. As the field progressed, harder and more higher level tasks have been undertaken. For example, from human detection came the 2D and 3D human pose estimation in which the task consisted of identifying the location in the image or space of all different body parts, e.g., head, torso, knees, arms, etc. Human attributes also became a great source of interest as they allow recognizing individuals and other properties such as gender or age. Later, the attention turned to the recognition of the action being performed. This, in general, relies on the previous works on pose estimation and attribute classification. Currently, even higher level tasks are being conducted such as predicting the motivations of human behavior or identifying the fashionability of an individual from a photograph.
 In this thesis we have developed a hierarchy of tools that cover all these range of problems, from low level feature point descriptors to high level fashion-aware conditional random fields models, all with the objective of understanding humans from monocular, RGB images. In order to build these high level models it is paramount to have a battery of robust and reliable low and mid level cues. Along these lines, we have proposed two low-level keypoint descriptors: one based on the theory of the heat diffusion on images, and the other that uses a convolutional neural network to learn discriminative image patch representations. We also introduce distinct low-level generative models for representing human pose: in particular we present a discrete model based on a directed acyclic graph and a continuous model that consists of poses clustered on a Riemannian manifold. As mid level cues we propose two 3D human pose estimation algorithms: one that estimates the 3D pose given a noisy 2D estimation, and an approach that simultaneously estimates both the 2D and 3D pose. Finally, we formulate higher level models built upon low and mid level cues for human understanding. Concretely, we focus on two different tasks in the context of fashion: semantic segmentation of clothing, and predicting the fashionability from images with metadata to ultimately provide fashion advice to the user.
 In summary, to robustly extract knowledge from images with the presence of humans it is necessary to build high level models that integrate low and mid level cues. In general, using and understanding strong features is critical for obtaining reliable performance. The main contribution of this thesis is in proposing a variety of low, mid and high level algorithms for human-centric images that can be integrated into higher level models for comprehending humans from photographs, as well as tackling novel fashion-oriented problems. Siempre ha sido una meta fundamental de la visión por computador la comprensión de los seres humanos. Los primeros trabajos se fijaron en objetivos sencillos tales como la detección en imágenes de la posición de los individuos. A medida que la investigación progresó se emprendieron tareas mucho más complejas. Por ejemplo, a partir de la detección de los humanos se pasó a la estimación en dos y tres dimensiones de su postura por lo que la tarea consistía en identificar la localización en la imagen o el espacio de las diferentes partes del cuerpo, por ejemplo cabeza, torso, rodillas, brazos, etc...También los atributos humanos se convirtieron en una gran fuente de interés ya que permiten el reconocimiento de los individuos y de sus propiedades como el género o la edad. Más tarde, la atención se centró en el reconocimiento de la acción realizada. Todos estos trabajos reposan en las investigaciones previas sobre la estimación de las posturas y la clasificación de los atributos. En la actualidad, se llevan a cabo investigaciones de un nivel aún superior sobre cuestiones tales como la predicción de las motivaciones del comportamiento humano o la identificación del tallaje de un individuo a partir de una fotografía. En esta tesis desarrollamos una jerarquía de herramientas que cubre toda esta gama de problemas, desde descriptores de rasgos de bajo nivel a modelos probabilísticos de campos condicionales de alto nivel reconocedores de la moda, todos ellos con el objetivo de mejorar la comprensión de los humanos a partir de imágenes RGB monoculares. Para construir estos modelos de alto nivel es decisivo disponer de una batería de datos robustos y fiables de nivel bajo y medio. En este sentido, proponemos dos descriptores novedosos de bajo nivel: uno se basa en la teoría de la difusión de calor en las imágenes y otro utiliza una red neural convolucional para aprender representaciones discriminativas de trozos de imagen. También introducimos diferentes modelos de bajo nivel generativos para representar la postura humana: en particular presentamos un modelo discreto basado en un gráfico acíclico dirigido y un modelo continuo que consiste en agrupaciones de posturas en una variedad de Riemann. Como señales de nivel medio proponemos dos algoritmos estimadores de la postura humana: uno que estima la postura en tres dimensiones a partir de una estimación imprecisa en el plano de la imagen y otro que estima simultáneamente la postura en dos y tres dimensiones. Finalmente construimos modelos de alto nivel a partir de señales de nivel bajo y medio para la comprensión de la persona a partir de imágenes. En concreto, nos centramos en dos diferentes tareas en el ámbito de la moda: la segmentación semántica del vestido y la predicción del buen ajuste de la prenda a partir de imágenes con meta-datos con la finalidad de aconsejar al usuario sobre moda. En resumen, para extraer conocimiento a partir de imágenes con presencia de seres humanos es preciso construir modelos de alto nivel que integren señales de nivel medio y bajo. En general, el punto crítico para obtener resultados fiables es el empleo y la comprensión de rasgos fuertes. La aportación fundamental de esta tesis es la propuesta de una variedad de algoritmos de nivel bajo, medio y alto para el tratamiento de imágenes centradas en seres humanos que pueden integrarse en modelos de alto nivel, para mejor comprensión de los seres humanos a partir de fotografías, así como abordar problemas planteados por el buen ajuste de las prendas.