論文の概要: Iterative Greedy Matching for 3D Human Pose Tracking from Multiple Views
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.09745v1
- Date: Sun, 24 Jan 2021 16:28:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-19 06:49:08.922962
- Title: Iterative Greedy Matching for 3D Human Pose Tracking from Multiple Views
- Title（参考訳）: 複数視点からの3次元ポーズ追跡のための反復的欲望マッチング
- Authors: Julian Tanke, Juergen Gall
- Abstract要約: キャリブレーションカメラのセットから複数の人の3D人間のポーズを推定するアプローチを提案する。
提案手法は,リアルタイム2次元多人数ポーズ推定システムを構築し,複数視点間の連想問題を柔軟に解決する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.86745487695168
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this work we propose an approach for estimating 3D human poses of multiple
people from a set of calibrated cameras. Estimating 3D human poses from
multiple views has several compelling properties: human poses are estimated
within a global coordinate space and multiple cameras provide an extended field
of view which helps in resolving ambiguities, occlusions and motion blur. Our
approach builds upon a real-time 2D multi-person pose estimation system and
greedily solves the association problem between multiple views. We utilize
bipartite matching to track multiple people over multiple frames. This proofs
to be especially efficient as problems associated with greedy matching such as
occlusion can be easily resolved in 3D. Our approach achieves state-of-the-art
results on popular benchmarks and may serve as a baseline for future work.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,複数の人物の3次元ポーズをキャリブレーションされたカメラから推定する手法を提案する。
人間のポーズは、地球規模の座標空間内で推定され、複数のカメラは、曖昧さ、オクルージョン、動きのぼかしを解決するのに役立つ拡張された視野を提供する。
提案手法は,リアルタイム2次元多人数ポーズ推定システムを構築し,複数視点間の連想問題を柔軟に解決する。
複数のフレーム上で複数の人を追跡するために,バイパーティイトマッチングを利用する。
この証明は、咬合などの欲望マッチングに関連する問題が3dで容易に解決できるため、特に効果的である。
我々のアプローチは、人気のあるベンチマークで最先端の結果を達成し、将来の作業のベースラインとして機能するかもしれない。
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