2ヶ月前
部位認識を用いた堅牢な多視点多人数3D姿勢推定と追跡
Chu, Hau ; Lee, Jia-Hong ; Lee, Yao-Chih ; Hsu, Ching-Hsien ; Li, Jia-Da ; Chen, Chu-Song

要約
本論文では、キャリブレーションされたマルチビューを基にした多人間の3次元姿勢推定および追跡手法について紹介する。主な課題は、複数の人間の姿勢推定がノイジーであっても、視点間と時間的な対応関係を正確に見つけることにある。従来の手法は複数の視点から3次元姿勢を構築する一方で、我々のアプローチは時間的一貫性を利用して、各視点で推定された2次元姿勢と以前に構築された3次元骨格モデルとの対応付けを行う。これにより、視点間と時間的な関連付けが同時に達成される。性能が誤った関連付けやノイジーな予測によって低下することを考慮し、より良い対応付けと3次元再構成を目指して2つの戦略を設計した。具体的には、2次元-3次元関連付け用の部位認識測定法(part-aware measurement)と、再構成時に2次元外れ値に対処できるフィルターを提案している。我々のアプローチは効率的かつ効果的であり、最先端の手法と比較しても競争力のある結果を得ている。2つのベンチマークであるCampusデータセットとShelfデータセットにおいて、それぞれ96.8%と97.4%という精度を達成した。さらに、Campus評価フレームの長さをより困難にするために延長し、その上で我々の提案手法も良好な結果を得ている。以上が翻訳内容です。