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#692
summarized by : a2kiti
どんな論文か?
ベッド上での姿勢推定はヘルスケアアプリケーション等に有用であるが、 カメラ画像ではブランケットによるオクルージョンが問題となるため、 圧力マットからの圧力画像が用いられいる。 従来研究では収集が困難な実測データに頼っていたが、 本研究では物理シミュレーションを用いて合成データセットを作成し評価した。
新規性
SMPLモデルと物理シミュレーションを用いた20万枚の合成データと 20人の被験者からの1000枚の実測データからなる圧力画像のデータセットを作成。 圧力画像から人体メッシュを生成するネットワークでは、 初段ネットワークの出力から圧力画像を再構成し、次段ネットワークに入力することで高精度化。
結果
合成データのみの学習で、実測データを高精度に推定可能なことを確認。 学習に使う合成データの数を増やすと精度が向上。 手足がマットではなく体の他の部位に乗っていることが多い横向き姿勢時に精度が低下。
その他(なぜ通ったか?等)
大規模な圧力画像のデータセットを公開。
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