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#667
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
Piecewise Transformation Fieldsを用いた人物メッシュのレジストレーション手法の提案．服を着た状態の任意の姿勢の人物形状からテンプレートとなる人物形状への対応関係を示すベクトルを推定し，この対応関係から姿勢に対応するボーンを推定することでボーンの剛体変換を直接推定せずに人物ポーズを推定できる．
新規性
人物形状のレジストレーションを経由して人物ポーズを推定することで，少ないパラメータで高精度な人物姿勢推定を実現した点が新規．入力は人物形状の点群で，人物形状表面の各点に対応するパーツクラスとそのテンプレート姿勢での座標を同時に推定，テンプレート姿勢でのパーツごとの服を来ていない状態でのOccupancyを推定するように学習する．
結果
CAPEデータセットで学習・評価．既存の服を着た人物点群を対象としたレジストレーション手法であるIPNetと比較し，高精度な人物形状のレジストレーションを実現した．
その他（なぜ通ったか？等）
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