一.文献名字和作者
Multi-source Deep Learning for Human Pose Estimation，CVPR2014
二.阅读时间
2014年10月1日
三.文献的贡献点
文章将用于人体姿态估计的三种不同的判断标准--混合类型、姿态得分和形变通过深度学习进行融合，从而得到更高层次和抽象的特征，以便更好地用于姿态估计。
文献的另外一个创新点是将三种不同的信息源先分别进行高层次的特征提取，然后再进行融合，这样做是因为这三个信息源具有不同的统计特征，直接进行融合效果不大。
这篇文献中关于信息融合部分的观点，可以考虑用于其他需要不同类型的特征进行融合的场合，可以进行特征进一步抽象后再进行融合，这样可以避免不同统计特性的特征进行融合后产生的信息缺失。
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