論文の概要: Automatic Estimation of Anthropometric Human Body Measurements

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.11992v1
• Date: Wed, 22 Dec 2021 16:13:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-23 15:12:35.469661
• Title: Automatic Estimation of Anthropometric Human Body Measurements
• Title（参考訳）: 人体計測の人体自動推定
• Authors: Dana \v{S}korv\'ankov\'a, Adam Rie\v{c}ick\'y, Martin Madaras
• Abstract要約: 本稿では,深層学習とニューラルネットワークの分野における研究を定式化し,様々な視覚的入力データから身体計測の課題に取り組む。 また, 各種人体形状の合成データセットを作成することにより, トレーニングや評価に要する地上の真理体計測に注釈を付ける実際の人体データの欠如にも対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Research tasks related to human body analysis have been drawing a lot of attention in computer vision area over the last few decades, considering its potential benefits on our day-to-day life. Anthropometry is a field defining physical measures of a human body size, form, and functional capacities. Specifically, the accurate estimation of anthropometric body measurements from visual human body data is one of the challenging problems, where the solution would ease many different areas of applications, including ergonomics, garment manufacturing, etc. This paper formulates a research in the field of deep learning and neural networks, to tackle the challenge of body measurements estimation from various types of visual input data (such as 2D images or 3D point clouds). Also, we deal with the lack of real human data annotated with ground truth body measurements required for training and evaluation, by generating a synthetic dataset of various human body shapes and performing a skeleton-driven annotation.
• Abstract（参考訳）: 人間の身体分析に関連する研究課題は、コンピュータビジョン領域で過去数十年間、私たちの日々の生活に潜在的な利益を考慮し、多くの注目を集めてきた。 人体計測は、人体の大きさ、形態、機能能力の物理測度を定義する分野である。 具体的には、視覚的人体データから人体計測を正確に推定することは、人間工学や衣服製造など、さまざまな分野の応用を楽にする、という課題の1つだ。 本稿では、深層学習とニューラルネットワークの分野における研究を定式化し、様々な視覚的入力データ(2次元画像や3次元点雲など)から身体計測を行う際の課題に取り組む。 また, 人体形状の合成データセットを生成し, 骨格駆動アノテーションを実行することにより, トレーニングや評価に要する地中真理体計測に付加した実際の人体データの欠如にも対処する。

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