論文の概要: HuMoR: 3D Human Motion Model for Robust Pose Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.04668v1
• Date: Mon, 10 May 2021 21:04:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-12 14:03:30.789331
• Title: HuMoR: 3D Human Motion Model for Robust Pose Estimation
• Title（参考訳）: HuMoR:ロバストな姿勢推定のための3次元人体運動モデル
• Authors: Davis Rempe, Tolga Birdal, Aaron Hertzmann, Jimei Yang, Srinath Sridhar, Leonidas J. Guibas
• Abstract要約: HuMoRは、時間的ポーズと形状のロバスト推定のための3Dヒューマンモーションモデルです。 モーションシーケンスの各ステップにおけるポーズの変化の分布を学習する条件付き変分オートエンコーダについて紹介する。 本モデルが大規模モーションキャプチャーデータセットのトレーニング後に多様な動きや体型に一般化することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 100.55369985297797
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce HuMoR: a 3D Human Motion Model for Robust Estimation of temporal pose and shape. Though substantial progress has been made in estimating 3D human motion and shape from dynamic observations, recovering plausible pose sequences in the presence of noise and occlusions remains a challenge. For this purpose, we propose an expressive generative model in the form of a conditional variational autoencoder, which learns a distribution of the change in pose at each step of a motion sequence. Furthermore, we introduce a flexible optimization-based approach that leverages HuMoR as a motion prior to robustly estimate plausible pose and shape from ambiguous observations. Through extensive evaluations, we demonstrate that our model generalizes to diverse motions and body shapes after training on a large motion capture dataset, and enables motion reconstruction from multiple input modalities including 3D keypoints and RGB(-D) videos.
• Abstract（参考訳）: 時間的ポーズと形状をロバストに推定する3次元人間の運動モデルであるmobiを紹介する。 ダイナミックな観察から3次元の人間の動きや形状を推定する上では大きな進歩があったが、騒音や咬合の存在下での可能なポーズシーケンスの復元は依然として課題である。 この目的のために,条件付き変分オートエンコーダの形式で表現的生成モデルを提案し,動き列の各ステップにおけるポーズの変化の分布を学習する。 さらに,HuMoRを動作として活用したフレキシブルな最適化手法を導入し,不明瞭な観測から可視的なポーズと形状を頑健に推定する。 広汎な評価により,本モデルは大規模なモーションキャプチャーデータセットのトレーニング後に多様な動きや体形に一般化し,3DキーポイントやRGB(-D)ビデオを含む複数の入力モードからの動作再構成を可能にする。

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