介绍
CVPR 2014 - 2D Human Pose Estimation: New Benchmark and State of the Art Analysis
2D的人体姿态估计数据库，元老级别，在标注规范化和评价系统完善方面进行突破
本文只关注它所做的标注内容以及评价系统
标注内容
- 主要的人体关节点的坐标和可见性，被遮挡的用红色标记
- 眼睛、鼻子的坐标
- 头部的边界框
- 主要的人体部分的遮挡程度，被遮挡的用实心矩形表示
- 头部和躯干的三维视角，红色在前
注意标注的左右是指图中人的左右，而非图像的左右
实验协议和评估指标
约定：
- 在测试时，人体的大概位置和尺度是已知的（还没理解）
- 排除多人互相接近的情况
这些简化对于数据集的快速采用是必要的，因为当前的大多数方法不处理多个人员的姿态估计，也不搜索人员的位置和比例。
指标：
- PCP 如果估计的主体段端点距离它们的真实位置在ground-truth段长度的50%以内，则认为主体部分是正确定位的。
- PCPm
- PCK Percentage of Correct Keypoints 测量身体关节定位的准确性，当下这个指标比较主流
计算检测的关键点与其对应的groundtruth间的归一化距离小于设定阈值的比例(the percentage of detections that fall within a normalized distance of the ground truth).
FLIC 中是以躯干直径(torso size) 作为归一化参考.
MPII （本论文）中是以头部长度(head length) 作为归一化参考，即 PCKh.
代码和介绍参考 关键点估计之 PCK, PCKh, PDJ 评价度量
对前沿方法分析
分析了
两种全身的方法：flexible mixture of parts (FMP) 和 pictorial structures (PS)(和本文同源，都是他们的工作)
两种上半身的方法：multimodal decomposable models (MODEC) 当时在FLIC中表现最好 和 Armlets 在Armlets dataset表现最好
除了整数据集评价之外，关注5个因素对结果的影响：部分遮挡，前景透视，身体的姿势，视点，人的活动
定义了一个人的标注为
是关节坐标
是欧拉角表示的躯干旋转
身体各部分的可见性，
是遮挡标签，
是截断标签
定义了复杂度测量
姿态的复杂度定义为和整个集合平均姿态的不同程度： (这个概率分布还没看懂)
透视收缩程度： 其中
是身体某部位的长度，
是该部位在全数据上的平均长度
视点复杂度由与正面视点的偏差来衡量:
遮挡和截断的数量与遮挡和截断的身体部位数量对应: ，
把横轴看成各种困难的程度，纵轴是表现，可以看出以下规律
对表现影响最大的是姿态复杂度
然后是视点复杂度
第三的是遮挡
各部位长度 和截断 的影响较少
在上半身估计的情况下，由于两个因素，随着截断量的增加，性能甚至略有提高。
作为截断，如果更有可能为下半身，这些方法遭受较少的截断，也截断体位是偏向正面的观点，这些方法更适合。我们现在更详细地讨论和分析每个因素
对姿态进行聚类，然后选择了50类，根据姿态复杂度排序，得到上图，随着姿态变得复杂，性能下降
其它几种分析原理差不多