HyperAIHyperAI
منذ 2 أشهر

تجاوز الخصائص الثابتة للحصول على وضع وشكل إنسان ثلاثي الأبعاد متسق زمنياً من فيديو

Choi, Hongsuk ; Moon, Gyeongsik ; Chang, Ju Yong ; Lee, Kyoung Mu
تجاوز الخصائص الثابتة للحصول على وضع وشكل إنسان ثلاثي الأبعاد متسق زمنياً من فيديو
الملخص

رغم النجاحات الأخيرة في طرق تقدير الوضع والشكل البشري ثلاثي الأبعاد بناءً على صورة واحدة، فإن استعادة الحركة البشرية ثلاثية الأبعاد بشكل متسق وسلس عبر الزمن من فيديو لا تزال تمثل تحديًا. قد تم اقتراح عدة طرق تعتمد على الفيديو؛ ومع ذلك، فشلت هذه الطرق في حل مشكلة عدم التوافق الزمني لطرق الصورة الواحدة بسبب اعتمادها القوي على الميزات الثابتة للإطار الحالي. في هذا السياق، نقدم نظام استعادة الشبكة بشكل متسق زمنيًا (TCMR). يتميز هذا النظام بقدرته على التركيز بكفاءة على المعلومات الزمنية للأطر السابقة واللاحقة دون أن يتأثر بشكل كبير بالميزات الثابتة للإطار الحالي. أثبت نظام TCMR تفوقه بشكل كبير على الطرق السابقة التي تعتمد على الفيديو في التوافق الزمني مع دقة أفضل لكل إطار في تقدير الوضع والشكل الثلاثي الأبعاد. كما قمنا بإصدار الكود المصدر. لمزيد من المعلومات حول الفيديو التوضيحي، راجع https://youtu.be/WB3nTnSQDII. وللحصول على الكود المصدر، راجع https://github.com/hongsukchoi/TCMR_RELEASE.

تجاوز الخصائص الثابتة للحصول على وضع وشكل إنسان ثلاثي الأبعاد متسق زمنياً من فيديو | أحدث الأوراق البحثية | HyperAI