論文の概要: TransPose: Real-time 3D Human Translation and Pose Estimation with Six Inertial Sensors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.04605v1
• Date: Mon, 10 May 2021 18:41:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-12 13:49:17.258700
• Title: TransPose: Real-time 3D Human Translation and Pose Estimation with Six Inertial Sensors
• Title（参考訳）: TransPose:6つの慣性センサーによるリアルタイム3D翻訳と詩推定
• Authors: Xinyu Yi, Yuxiao Zhou, Feng Xu
• Abstract要約: 今回紹介するTransPoseは、わずか6つの慣性測定ユニット(IMU)から90fps以上でフルモーションキャプチャを実行するDNNベースのアプローチです。 身体のポーズ推定には, 葉間関節位置を中間結果として推定する多段階ネットワークを提案する。 グローバル翻訳推定のために,グローバル翻訳を頑健に解くためのサポートフット法とRNN法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.565581566766422
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Motion capture is facing some new possibilities brought by the inertial sensing technologies which do not suffer from occlusion or wide-range recordings as vision-based solutions do. However, as the recorded signals are sparse and quite noisy, online performance and global translation estimation turn out to be two key difficulties. In this paper, we present TransPose, a DNN-based approach to perform full motion capture (with both global translations and body poses) from only 6 Inertial Measurement Units (IMUs) at over 90 fps. For body pose estimation, we propose a multi-stage network that estimates leaf-to-full joint positions as intermediate results. This design makes the pose estimation much easier, and thus achieves both better accuracy and lower computation cost. For global translation estimation, we propose a supporting-foot-based method and an RNN-based method to robustly solve for the global translations with a confidence-based fusion technique. Quantitative and qualitative comparisons show that our method outperforms the state-of-the-art learning- and optimization-based methods with a large margin in both accuracy and efficiency. As a purely inertial sensor-based approach, our method is not limited by environmental settings (e.g., fixed cameras), making the capture free from common difficulties such as wide-range motion space and strong occlusion.
• Abstract（参考訳）: モーションキャプチャーは、視覚ベースのソリューションのように閉塞性や広帯域記録に苦しむことのない慣性センシング技術によってもたらされる新しい可能性に直面している。 しかし、記録された信号は希少で騒々しいため、オンラインのパフォーマンスとグローバル翻訳推定は2つの重要な問題となった。 本稿では,6慣性計測ユニット(IMU)を90fps以上でフルモーションキャプチャー(グローバル翻訳とボディポーズの両方)を実現するための,DNNベースのTransPoseを提案する。 身体のポーズ推定には, 葉間関節位置を中間結果として推定する多段階ネットワークを提案する。 この設計はポーズ推定をはるかに容易にし、精度と計算コストの低減を両立させる。 グローバル翻訳推定のために,信頼度に基づく融合手法を用いて,グローバル翻訳を堅牢に解くためのサポートフット法とRNN法を提案する。 定量的および定性的な比較により,本手法は最先端の学習法や最適化法よりも精度と効率の両面で優れていることが示された。 純粋に慣性センサに基づくアプローチでは, 環境条件(固定カメラなど)に制限されず, 広視野の動作空間や強い咬合など, 一般的な困難を回避できる。

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