論文の概要: Estimating Egocentric 3D Human Pose in Global Space

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.13454v1
• Date: Tue, 27 Apr 2021 20:01:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-29 12:51:33.391782
• Title: Estimating Egocentric 3D Human Pose in Global Space
• Title（参考訳）: 地球空間におけるエゴセントリックな3D空間の推定
• Authors: Jian Wang and Lingjie Liu and Weipeng Xu and Kripasindhu Sarkar and Christian Theobalt
• Abstract要約: 本稿では,魚眼カメラを用いた自己中心型3次元体姿勢推定法を提案する。 提案手法は, 定量的, 定性的に, 最先端の手法より優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.7272154474722
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Egocentric 3D human pose estimation using a single fisheye camera has become popular recently as it allows capturing a wide range of daily activities in unconstrained environments, which is difficult for traditional outside-in motion capture with external cameras. However, existing methods have several limitations. A prominent problem is that the estimated poses lie in the local coordinate system of the fisheye camera, rather than in the world coordinate system, which is restrictive for many applications. Furthermore, these methods suffer from limited accuracy and temporal instability due to ambiguities caused by the monocular setup and the severe occlusion in a strongly distorted egocentric perspective. To tackle these limitations, we present a new method for egocentric global 3D body pose estimation using a single head-mounted fisheye camera. To achieve accurate and temporally stable global poses, a spatio-temporal optimization is performed over a sequence of frames by minimizing heatmap reprojection errors and enforcing local and global body motion priors learned from a mocap dataset. Experimental results show that our approach outperforms state-of-the-art methods both quantitatively and qualitatively.
• Abstract（参考訳）: 単一魚眼カメラを用いたエゴセントリックな3Dポーズ推定は、外部カメラを用いた従来の外付けモーションキャプチャでは難しい、制約のない環境での幅広い日常活動のキャプチャを可能にすることで、近年人気が高まっている。 しかし、既存の方法にはいくつかの制限がある。 顕著な問題は、推定されたポーズが、多くの用途で制限される世界座標系ではなく、魚眼カメラの局所座標系にあることである。 さらに, 本手法は, モノキュラー設定によるあいまいさと, 強く歪んだエゴセントリックな視点での重度の咬合により, 精度と時間的不安定さに苦しむ。 そこで本研究では, 頭部搭載魚眼カメラを用いた自己中心型3d体姿勢推定法を提案する。 高精度で時間的に安定したグローバルポーズを実現するため、ヒートマップ再投射誤差を最小化し、モカプデータセットから学習した局所的および大域的身体運動先行を強制することにより、フレーム列上で時空間最適化を行う。 実験の結果,本手法は定量的にも質的にも最先端の手法よりも優れていることがわかった。

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