論文の概要: Monocular Real-time Full Body Capture with Inter-part Correlations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.06087v2
• Date: Thu, 15 Apr 2021 06:18:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-14 10:11:56.359089
• Title: Monocular Real-time Full Body Capture with Inter-part Correlations
• Title（参考訳）: 部品間相関を考慮した単眼リアルタイムフルボディキャプチャ
• Authors: Yuxiao Zhou, Marc Habermann, Ikhsanul Habibie, Ayush Tewari, Christian Theobalt, Feng Xu
• Abstract要約: 本稿では,体と手の形状と運動を1色画像から動的3次元顔モデルと共に推定する,実時間フルボディキャプチャの最初の手法を提案する。 提案手法では,体と手の相関を高い計算効率で活用する新しいニューラルネットワークアーキテクチャを用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.22835689189237
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present the first method for real-time full body capture that estimates shape and motion of body and hands together with a dynamic 3D face model from a single color image. Our approach uses a new neural network architecture that exploits correlations between body and hands at high computational efficiency. Unlike previous works, our approach is jointly trained on multiple datasets focusing on hand, body or face separately, without requiring data where all the parts are annotated at the same time, which is much more difficult to create at sufficient variety. The possibility of such multi-dataset training enables superior generalization ability. In contrast to earlier monocular full body methods, our approach captures more expressive 3D face geometry and color by estimating the shape, expression, albedo and illumination parameters of a statistical face model. Our method achieves competitive accuracy on public benchmarks, while being significantly faster and providing more complete face reconstructions.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,体と手の形状と運動を1色画像から動的3次元顔モデルと共に推定する,実時間フルボディキャプチャの最初の手法を提案する。 提案手法では,体と手の相関を高い計算効率で活用する新しいニューラルネットワークアーキテクチャを用いる。 従来の研究とは異なり、我々のアプローチは手、体、顔に焦点を当てた複数のデータセットで共同で訓練されており、すべての部分が同時に注釈付けされたデータを必要とすることなく、十分な多様性で作成することがより困難である。 このようなマルチデータセットトレーニングの可能性は、より優れた一般化能力を実現する。 従来のモノキュラーフルボディ法とは対照的に, 統計的顔モデルの形状, 表現, アルベド, 照明パラメータを推定することで, より表現力のある3次元顔形状と色彩を捉えている。 提案手法は,より高速かつ完全な顔再構成を実現するとともに,公開ベンチマーク上での競合精度を実現する。

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