전역 공간에서 자기중심 3D 인간 자세 추정

단일 어안 렌즈 카메라를 사용한 자기중심적 3D 인간 자세 추정은 최근에 인기를 얻고 있습니다. 이는 전통적인 외부 카메라를 사용한 모션 캡처와 달리 제약이 없는 환경에서 넓은 범위의 일상 활동을 촬영할 수 있기 때문입니다. 그러나 기존 방법들은 여러 가지 한계가 있습니다. 주요 문제 중 하나는 추정된 자세가 세계 좌표계가 아닌 어안 렌즈 카메라의 로컬 좌표계에 위치해 있다는 것입니다. 이는 많은 응용 분야에서 제약을 초래합니다. 또한, 이러한 방법들은 단일 시점 설정과 강한 왜곡으로 인한 자기중심적 시점에서 발생하는 모호성 때문에 정확도와 시간적 안정성이 제한적입니다. 이러한 한계를 극복하기 위해, 우리는 단일 헤드마운트 어안 렌즈 카메라를 사용하여 자기중심적 글로벌 3D 신체 자세를 추정하는 새로운 방법을 제시합니다. 정확하고 시간적으로 안정적인 글로벌 자세를 달성하기 위해, 모션 캡처 데이터셋에서 학습된 로컬 및 글로벌 신체 운동 사전 지식을 적용하며, 히트맵 재투영 오차를 최소화하는 시공간 최적화 과정을 프레임 시퀀스에 걸쳐 수행합니다. 실험 결과는 우리의 접근 방식이 양적 및 질적으로 기존 최신 방법들을 능가함을 보여줍니다.