직관적이고 제약 없는 2D 큐브 표현을 이용한 동시적인 머리 검출 및 자세 추정

최근의 머리 자세 추정(Head Pose Estimation, HPE) 방법들은 대부분 오일러 각 표현에 의해 지배되고 있습니다. 오일러 각 라벨의 회전에 대한 고유한 모호성 문제를 피하기 위해, 대안으로 쿼터니언 기반과 벡터 기반 표현이 제시되었습니다. 그러나 이들 모두 시각적으로 직관적이지 않고, 종종 모호한 오일러 각 라벨에서 유도됩니다. 본 논문에서는 머리 검출과 자세 추정을 동시에 수행하는 새로운 단계적 키포인트 기반 방법을 제시합니다. 이 방법은 {\it 직관적}이고 {\it 제약 없음}을 특징으로 하는 2D 큐브 표현을 통해 구현됩니다. 2D 큐브는 한 사람의 머리를 대략적으로 둘러싸는 3D 정육면체 라벨의 수직 투영이며, 그 자체가 머리 위치를 포함하고 있습니다. 이는 어떤 회전 각도에서도 머리 방향을 명확하고 모호하지 않게 반영할 수 있습니다. 일반적인 6자유도 객체 자세 추정과 달리, 우리의 2D 큐브는 머리 크기의 3자유도를 무시하지만 머리 자세의 3자유도를 유지합니다. 같은 변 길이라는 사전 정보를 바탕으로, 우리는 예측된 2D 머리 큐브로부터 오류가 발생하기 쉬운 PnP 알고리즘을 적용하지 않고 쉽게 오일러 각의 폐형 해(closed-form solution)를 얻을 수 있습니다. 실험 결과, 우리 제안 방법은 공개된 AFLW2000 및 BIWI 데이터셋에서 다른 대표적인 방법들과 비교 가능한 성능을 보였습니다. 또한 CMU 팬오믹(Panoptic) 데이터셋에서 이루어진 새로운 테스트는 우리의 방법이 수정 없이 제약 없는 전체 시야 HPE 작업에 원활하게 적응할 수 있음을 보여주었습니다.