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動的な特徴を用いた時間的に一貫した3Dヒューマンポーズと形状の推定 動画から

Hongsuk Choi Gyeongsik Moon Ju Yong Chang Kyoung Mu Lee

概要

単一画像に基づく3次元人間の姿勢と形状推定手法の最近の成功にもかかわらず、ビデオから時間的に一貫性があり滑らかな3次元人間の動きを復元することは依然として困難です。いくつかのビデオベースの手法が提案されていますが、現在のフレームの静的な特徴に強く依存するため、単一画像ベースの手法における時間的一貫性問題を解決できていません。この点において、我々は時間的に一貫したメッシュ復元システム(TCMR)を提示します。本システムは、現在の静的な特徴に支配されずに過去および未来のフレームからの時間的情報を効果的に活用します。我々のTCMRは、各フレームごとの3次元姿勢と形状精度が優れていることから、以前のビデオベースの手法よりも著しく高い時間的一貫性を達成しています。また、コードも公開しています。デモ動画については、https://youtu.be/WB3nTnSQDII をご覧ください。コードについては、https://github.com/hongsukchoi/TCMR_RELEASE をご覧ください。


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