다중 인간 자세 추정을 위한 3D 그림 구조

본 연구에서는 다중 시점에서 다수의 인간에 대한 3차원 자세 추정 문제를 다룬다. 이는 단일 인간의 3차원 자세 추정보다 훨씬 큰 상태 공간, 부분적 가림 현상, 그리고 인간의 정체성을 미리 알지 못할 경우 발생하는 시점 간 모호성 때문에 더 도전적인 문제이다. 이러한 문제들을 해결하기 위해, 먼저 쌍으로 이루어진 카메라 시점에서 부분 탐지기(part detectors)를 통해 얻은 대응하는 신체 관절들을 삼각측량(triangulation)을 통해 상태 공간을 축소한다. 삼각측량 이후 발생하는 여러 인간의 잘못된 또는 혼합된 신체 부위의 모호성과 오류 긍정(body part detection의 false positive)으로 인한 문제를 해결하기 위해, 새로운 3차원 그림 구조(3D pictorial structures, 3DPS) 모델을 제안한다. 본 모델은 축소된 상태 공간에서 3차원 인간 신체 구성(configuration)을 추론한다. 제안하는 3DPS 모델은 단일 인간뿐만 아니라 다수의 인간 자세 추정에도 일반적으로 적용 가능한 유연한 구조를 갖는다. 최신 기술과의 비교를 위해, 먼저 본 방법을 HumanEva-I [22] 및 KTH Multiview Football Dataset II [8] 데이터셋에서 단일 인간 3차원 자세 추정에 대해 평가한다. 이후, 다수의 인간에 대한 3차원 자세 추정을 위한 두 개의 새로운 데이터셋을 제안하고, 본 방법의 성능을 해당 데이터셋에서 평가한다.