論文の概要: LiDARCap: Long-range Marker-less 3D Human Motion Capture with LiDAR Point Clouds

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.14698v1
• Date: Mon, 28 Mar 2022 12:52:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-29 23:55:24.791218
• Title: LiDARCap: Long-range Marker-less 3D Human Motion Capture with LiDAR Point Clouds
• Title（参考訳）: LiDARCap:LiDARポイント雲を用いた長距離マーカーレス3Dモーションキャプチャ
• Authors: Jialian Li, Jingyi Zhang, Zhiyong Wang, Siqi Shen, Chenglu Wen, Yuexin Ma, Lan Xu, Jingyi Yu, Cheng Wang
• Abstract要約: 既存のモーションキャプチャデータセットはほとんどが短距離であり、まだ長距離アプリケーションのニーズに合わない。 我々は,この制限を克服するために,LiDARがより長い範囲で捉えた新しい人間のモーションキャプチャーデータセットLiDARHuman26Mを提案する。 我々のデータセットには、IMUシステムによって取得された人間の動きと同期RGB画像も含まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.402752909624716
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Existing motion capture datasets are largely short-range and cannot yet fit the need of long-range applications. We propose LiDARHuman26M, a new human motion capture dataset captured by LiDAR at a much longer range to overcome this limitation. Our dataset also includes the ground truth human motions acquired by the IMU system and the synchronous RGB images. We further present a strong baseline method, LiDARCap, for LiDAR point cloud human motion capture. Specifically, we first utilize PointNet++ to encode features of points and then employ the inverse kinematics solver and SMPL optimizer to regress the pose through aggregating the temporally encoded features hierarchically. Quantitative and qualitative experiments show that our method outperforms the techniques based only on RGB images. Ablation experiments demonstrate that our dataset is challenging and worthy of further research. Finally, the experiments on the KITTI Dataset and the Waymo Open Dataset show that our method can be generalized to different LiDAR sensor settings.
• Abstract（参考訳）: 既存のモーションキャプチャデータセットはほとんどが短距離であり、まだ長距離アプリケーションのニーズに合わない。 この制限を克服するために、LiDARがより長い範囲で捉えた新しい人間のモーションキャプチャーデータセットLiDARHuman26Mを提案する。 我々のデータセットには、IMUシステムによって取得された人間の動きと同期RGB画像も含まれている。 さらに,LiDAR点雲の人体モーションキャプチャのための強力なベースライン手法LiDARCapを提案する。 具体的には、まずポイントの機能を符号化するためにPointNet++を使用し、次に逆キネマティクスソルバとSMPLオプティマイザを使用して、時間的に符号化された機能を階層的に集約することでポーズを回帰する。 定量的および定性的実験により,本手法はRGB画像のみに基づく手法よりも優れていた。 アブレーション実験は、我々のデータセットがさらなる研究に値することを示しています。 最後に、KITTIデータセットとWaymo Open Datasetの実験により、我々の手法が様々なLiDARセンサ設定に一般化可能であることを示す。

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