
要約
回帰ベースの手法は、ヒューマンポーズ推定において検出ベースの手法ほど高性能を発揮していない。主要な問題点は、従来の回帰手法がポーズの構造的情報を十分に活用できていないことにある。本研究では、構造を意識した回帰アプローチを提案する。このアプローチは、関節ではなく骨を使用して再パラメータ化されたポーズ表現を採用し、関節接続構造を利用して長距離相互作用を符号化する合成損失関数を定義する。2Dおよび3Dのポーズ推定に対して単一の設定で単純かつ効果的であり、汎用性が高い。包括的な評価により、当該アプローチの有効性が確認されている。Human3.6Mにおいて現行最先端技術を大幅に向上させ、MPIIでも最先端結果と競争力があることが示されている。(注:「reparameterized」は「再パラメータ化」、「compositional loss function」は「合成損失関数」と訳しました。)