النماذج البشرية ثلاثية الأبعاد المتعددة: مطابقة مجموعات من النماذج البشرية الثلاثية الأبعاد الممكنة لبيانات الصور الغامضة

نعتبر مشكلة الحصول على إعادة بناء ثلاثية الأبعاد كثيفة للبشر من وجهات نظر واحدة وجزئياً مخفية. في مثل هذه الحالات، تكون الأدلة البصرية عادة غير كافية لتحديد إعادة البناء الثلاثية الأبعاد بشكل فريد، لذلك نهدف إلى استعادة عدة إعادة بناء محتملة متوافقة مع البيانات المدخلة. نقترح أن الغموض يمكن نموذجته بشكل أكثر فعالية من خلال تبديل الأشكال والأوضاع الجسدية الممكنة عبر نموذج ثلاثي الأبعاد مناسب، مثل SMPL (للبشر). نقترح تعلم مصنف عصبي متعدد الفرضيات باستخدام خسارة أفضل-من-M، حيث يتم تقييد كل فرضية من M الفرضيات لتكون على طيات أوضاع البشر المحتملة بواسطة نموذج توليدي. نظهر أن طريقتنا تتفوق على النهج البديلة في استعادة الوضعيات الغامضة على مقاييس قياسية لإعادة بناء البشر الثلاثية الأبعاد، وفي إصدارات هذه المقاييس التي تتضمن إخفاءً شديدًا.