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#76
summarized by : Katsuyuki Nakamura
どんな論文か？
ウェアラブルカメラとウェアラブルセンサを併用した、広域での自己位置・姿勢推定手法。IMUのみだとドリフトが発生して困るので、カメラデータをうまくフュージョンする。屋内・屋外を含む1km四方のエリアに適用可能。
新規性
三人称視点の映像を全く使用しない点が新規。固定カメラが不要なため、人が動き回るようなシーンでアプリケーションが広がりそう。ウェアラブルカメラ映像と3次元空間モデルを特徴点マッチングして自己位置を推定、IMUで自己姿勢を推定、これらを同時最適化する。最適化では、足が着地した瞬間の地面接地や、スムーズな移動軌跡になるような制約を加味する。
結果
既存手法がないため、提案するHPSデータセットを用いてAblation studyを実施。IMUのみだとドリフトが生じるが、本手法はドリフトレスで誤差が最小となることを確認した。
その他（なぜ通ったか？等）
結果の見せ方が非常にうまく、ARVR・産業応用などのポテンシャルを感じさせる。データセット、ソースコード公開済（https://virtualhumans.mpi-inf.mpg.de/hps/）。
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