- …
- …
#766
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
同一人物の複数枚の二次元画像から姿勢と形状を推定する手法の提案．複数視点それぞれでシルエットと関節位置のヒートマップを推定した後，SMPLによる人体モデルのパラメータの確率分布を推定，入力された複数の画像について条件付き独立な確率であるとみなしてこれらを統合し，その人物の形状を再構成する．
新規性
同時ではない複数枚の人物画像から形状パラメータと単一の人物の各画像でのポーズを推定する点が新規．画像によってはオクルージョンにより不可視な部分があるため，それぞれの画像からは確率分布としてパラメータを推定しておき統合することで尤もらしい人体形状を推定することができる．
結果
UP-3D，3DPW，Human3.6MからSMPLパラメータをサンプリングして学習し，3DPWのテストデータで評価．提案法により単一画像についての人体形状パラメータの推定性能も高く，複数枚の画像を入力とした場合にも既存手法で複数視点を統合するよりも高精度な人体形状推定を実現した．
その他（なぜ通ったか？等）
- …
- …