論文の概要: Learning to Fit Morphable Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.14824v1
- Date: Mon, 29 Nov 2021 18:59:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-30 17:31:46.197161
- Title: Learning to Fit Morphable Models
- Title（参考訳）: 適応可能なモデルを学ぶ
- Authors: Vasileios Choutas, Federica Bogo, Jingjing Shen, Julien Valentin
- Abstract要約: 学習最適化の最近の進歩の上に構築し、古典的なレバンス・マルカルトアルゴリズムに触発された更新ルールを提案する。
本稿では,頭部装着装置による3次元体表面推定問題と2次元ランドマークによる顔の嵌合性に対するニューラルネットワークの有効性を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.469605679847085
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Fitting parametric models of human bodies, hands or faces to sparse input
signals in an accurate, robust, and fast manner has the promise of
significantly improving immersion in AR and VR scenarios. A common first step
in systems that tackle these problems is to regress the parameters of the
parametric model directly from the input data. This approach is fast, robust,
and is a good starting point for an iterative minimization algorithm. The
latter searches for the minimum of an energy function, typically composed of a
data term and priors that encode our knowledge about the problem's structure.
While this is undoubtedly a very successful recipe, priors are often hand
defined heuristics and finding the right balance between the different terms to
achieve high quality results is a non-trivial task. Furthermore, converting and
optimizing these systems to run in a performant way requires custom
implementations that demand significant time investments from both engineers
and domain experts. In this work, we build upon recent advances in learned
optimization and propose an update rule inspired by the classic
Levenberg-Marquardt algorithm. We show the effectiveness of the proposed neural
optimizer on the problems of 3D body surface estimation from a head-mounted
device and face fitting from 2D landmarks. Our method can easily be applied to
new model fitting problems and offers a competitive alternative to well tuned
'traditional' model fitting pipelines, both in terms of accuracy and speed.
- Abstract（参考訳）: 人体、手、顔のパラメトリックモデルを用いて、正確な、堅牢で高速な方法で入力信号を分離することで、ARおよびVRシナリオにおける没入性を大幅に改善する、という約束がある。
これらの問題に取り組むシステムにおける一般的な第1ステップは、入力データから直接パラメトリックモデルのパラメータを後退させることである。
このアプローチは高速で堅牢であり、反復最小化アルゴリズムにとって良い出発点である。
後者は、典型的にはデータ項と問題の構造に関する我々の知識をエンコードする事前からなるエネルギー関数の最小値を求める。
これは非常に成功したレシピであることは間違いないが、前者は手作業で定義されるヒューリスティックスであり、高品質な結果を達成するために異なる用語間の適切なバランスを見つけることは、簡単ではない。
さらに、これらのシステムをパフォーマンスの高い方法で動作させるには、エンジニアとドメインの専門家の両方にかなりの時間的投資を必要とするカスタム実装が必要です。
本研究では,近年の学習最適化の進歩と,レベンベルク・マーカルトアルゴリズムに触発された更新規則を提案する。
提案したニューラルオプティマイザが頭部装着装置からの3次元体表面推定と2次元ランドマークからの顔の嵌合に及ぼす影響を示す。
本手法は,新しいモデルフィッティング問題に容易に適用でき,精度と速度の両面で,よく調整された「伝統的な」モデルフィッティングパイプラインの代替手段を提供する。
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