論文の概要: Real-time, low-cost multi-person 3D pose estimation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.11414v1
- Date: Mon, 11 Oct 2021 12:42:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-01 09:26:41.572586
- Title: Real-time, low-cost multi-person 3D pose estimation
- Title（参考訳）: リアルタイム・低コスト多人数3次元ポーズ推定
- Authors: Alice Ruget, Max Tyler, Germ\'an Mora Mart\'in, Stirling Scholes, Feng
Zhu, Istvan Gyongy, Brent Hearn, Steve McLaughlin, Abderrahim Halimi,
Jonathan Leach
- Abstract要約: 伝統的に3次元ポーズ推定には、深度画像を生成するために複数の連結強度カメラや高解像度の飛行時間カメラのような高度な装置が必要である。
本稿では, 高精度なポーズ推定を実現し, より簡単な作業のために設計された飛行時間センサの限界を克服できることを実証する。
この作業は、それまで高度なハードウェア要件と飛行時間技術によって制限されていたシナリオにおける有望な現実的なアプリケーションを開く。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.093696116585717
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The process of tracking human anatomy in computer vision is referred to pose
estimation, and it is used in fields ranging from gaming to surveillance.
Three-dimensional pose estimation traditionally requires advanced equipment,
such as multiple linked intensity cameras or high-resolution time-of-flight
cameras to produce depth images. However, there are applications, e.g.~consumer
electronics, where significant constraints are placed on the size, power
consumption, weight and cost of the usable technology. Here, we demonstrate
that computational imaging methods can achieve accurate pose estimation and
overcome the apparent limitations of time-of-flight sensors designed for much
simpler tasks. The sensor we use is already widely integrated in consumer-grade
mobile devices, and despite its low spatial resolution, only 4$\times$4 pixels,
our proposed Pixels2Pose system transforms its data into accurate depth maps
and 3D pose data of multiple people up to a distance of 3 m from the sensor. We
are able to generate depth maps at a resolution of 32$\times$32 and 3D
localization of a body parts with an error of only $\approx$10 cm at a frame
rate of 7 fps. This work opens up promising real-life applications in scenarios
that were previously restricted by the advanced hardware requirements and cost
of time-of-flight technology.
- Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンにおける人間の解剖を追跡するプロセスはポーズ推定と呼ばれ、ゲームから監視まで幅広い分野で使用される。
従来の3次元ポーズ推定では、深度画像を生成するために複数の連結強度カメラや高分解能の飛行時間カメラなどの高度な機器が必要となる。
しかし、例えば、-consumer electronicsのような応用があり、使用する技術のサイズ、消費電力、重量、コストに重大な制約が課されている。
本稿では,高精度なポーズ推定を実現し,より簡単な作業のために設計された飛行時間センサの明らかな限界を克服できることを示す。
我々が使っているセンサーは、すでに消費者向けのモバイルデバイスに広く統合されており、空間解像度は4ドル(約4万4000円)と低いが、提案したPixels2Poseシステムは、データを正確な深度マップに変換し、複数の人のデータをセンサーから3mの距離まで3Dポーズする。
我々は32$\times$32の解像度で深度マップを生成でき、フレームレート7 fpsでわずか$\approx$10 cmの誤差で身体部分の3次元局所化を行うことができる。
この作業は、それまで高度なハードウェア要件と飛行時間技術によって制限されていたシナリオにおける有望な現実的なアプリケーションを開く。
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