論文の概要: Probabilistic 3D Human Shape and Pose Estimation from Multiple Unconstrained Images in the Wild

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.10978v1
• Date: Fri, 19 Mar 2021 18:32:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-23 14:38:16.680319
• Title: Probabilistic 3D Human Shape and Pose Estimation from Multiple Unconstrained Images in the Wild
• Title（参考訳）: 野生における複数非拘束画像からの確率的3次元人物形状と姿勢推定
• Authors: Akash Sengupta, Ignas Budvytis, Roberto Cipolla
• Abstract要約: 人間の被写体の複数の画像のグループから、形状とポーズ推定という新しいタスクを提案します。 提案手法は,SMPL体形状上の分布を予測し,入力画像にパラメータを付与する。 複数画像入力グループに存在する付加体形状情報により, 人体形状推定の精度が向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.647676661390282
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper addresses the problem of 3D human body shape and pose estimation from RGB images. Recent progress in this field has focused on single images, video or multi-view images as inputs. In contrast, we propose a new task: shape and pose estimation from a group of multiple images of a human subject, without constraints on subject pose, camera viewpoint or background conditions between images in the group. Our solution to this task predicts distributions over SMPL body shape and pose parameters conditioned on the input images in the group. We probabilistically combine predicted body shape distributions from each image to obtain a final multi-image shape prediction. We show that the additional body shape information present in multi-image input groups improves 3D human shape estimation metrics compared to single-image inputs on the SSP-3D dataset and a private dataset of tape-measured humans. In addition, predicting distributions over 3D bodies allows us to quantify pose prediction uncertainty, which is useful when faced with challenging input images with significant occlusion. Our method demonstrates meaningful pose uncertainty on the 3DPW dataset and is competitive with the state-of-the-art in terms of pose estimation metrics.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,RGB画像からの3次元人体形状とポーズ推定の問題に対処する。 この分野での最近の進歩は、入力として単一の画像、ビデオまたはマルチビュー画像に焦点を当てている。 対照的に、被験者の複数の画像群から、被写体ポーズ、カメラ視点、背景条件に制約を伴わずに、形状とポーズを推定する新しいタスクを提案する。 本課題に対する解決策は,SMPL本体形状上の分布を予測し,グループ内の入力画像にパラメータを付加する。 各画像から予測された身体形状分布を確率論的に組み合わせ、最終的な複数画像形状予測を得る。 SSP-3Dデータセットとテープ計測された人間のプライベートデータセットの単画像入力と比較して,多画像入力グループに存在する付加体形状情報により3次元人物形状推定の指標が向上することを示す。 さらに,3次元物体上の分布の予測はポーズ予測の不確かさを定量化することができる。 提案手法は,3dpwデータセット上で有意義なポーズ不確実性を示し,ポーズ推定指標の点で最先端と競合する。

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