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短いシーケンスからの人間の3Dポーズ予測

Bugra Tekin Xiaolu Sun Xinchao Wang Vincent Lepetit Pascal Fua

Abstract

我々は、動画シーケンスの連続するフレームから得られる運動情報を効率的に活用し、人物の3次元ポーズを復元するための新しいアプローチを提案する。従来の手法では個々のフレームで候補となるポーズを計算し、その後それらを連結するというアプローチが一般的であるが、本手法ではそのような段階を経ず、空間時系列的なフレームブロックを直接入力として、中央のフレームにおける3次元ポーズを回帰する。本手法が、困難なシーケンスにおいて曖昧性を効果的に克服し、既存の最先端技術を上回る性能を達成できることを示す。


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