論文の概要: Accurate Human Body Reconstruction for Volumetric Video

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.13118v1
• Date: Sat, 26 Feb 2022 11:37:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-01 16:42:21.748931
• Title: Accurate Human Body Reconstruction for Volumetric Video
• Title（参考訳）: ボリュームビデオのための高精度人体再構成
• Authors: Decai Chen, Markus Worchel, Ingo Feldmann, Oliver Schreer, Peter Eisert
• Abstract要約: 専門的なボリュームビデオ再構成の文脈において,深度マップ推定のための深度学習に基づく多視点ステレオネットワークを導入し,最適化する。 本手法は, 復元された人体に対して, 高レベルの幾何学的詳細を生成できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9134661726886928
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In this work, we enhance a professional end-to-end volumetric video production pipeline to achieve high-fidelity human body reconstruction using only passive cameras. While current volumetric video approaches estimate depth maps using traditional stereo matching techniques, we introduce and optimize deep learning-based multi-view stereo networks for depth map estimation in the context of professional volumetric video reconstruction. Furthermore, we propose a novel depth map post-processing approach including filtering and fusion, by taking into account photometric confidence, cross-view geometric consistency, foreground masks as well as camera viewing frustums. We show that our method can generate high levels of geometric detail for reconstructed human bodies.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,能動カメラのみを用いた高忠実度人体再構成を実現するために,プロのエンドツーエンドビデオ制作パイプラインを強化する。 従来のステレオマッチング手法で深度マップを推定するが、プロのボリュームビデオ再構成の文脈で深度マップを推定するために、ディープラーニングに基づくマルチビューステレオネットワークを導入し、最適化する。 さらに,フォトメトリックの信頼性,クロスビューの幾何学的一貫性,前景のマスク,カメラの閲覧フラスタムを考慮し,フィルタリングと融合を含む新しい深度マップのポストプロセッシング手法を提案する。 本手法は,再構成人体の幾何学的詳細を高レベルに生成できることを示す。

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