論文の概要: BodySLAM: Joint Camera Localisation, Mapping, and Human Motion Tracking
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.02301v1
- Date: Wed, 4 May 2022 19:38:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-06 15:16:36.692399
- Title: BodySLAM: Joint Camera Localisation, Mapping, and Human Motion Tracking
- Title（参考訳）: BodySLAM: 共同カメラのローカライゼーション、マッピング、人間のモーショントラッキング
- Authors: Dorian Henning, Tristan Laidlow, Stefan Leutenegger
- Abstract要約: ビデオから人間の動きを推定することは、その多くの潜在的な応用のために活発な研究分野である。
本研究では,身体の位置,形状,姿勢を共同で推定する単分子SLAMシステムであるBodySLAMを提案する。
また、連続体姿勢を拘束し、シーンの規模を観察する新しい人体運動モデルも導入する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.123370976371277
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Estimating human motion from video is an active research area due to its many
potential applications. Most state-of-the-art methods predict human shape and
posture estimates for individual images and do not leverage the temporal
information available in video. Many "in the wild" sequences of human motion
are captured by a moving camera, which adds the complication of conflated
camera and human motion to the estimation. We therefore present BodySLAM, a
monocular SLAM system that jointly estimates the position, shape, and posture
of human bodies, as well as the camera trajectory. We also introduce a novel
human motion model to constrain sequential body postures and observe the scale
of the scene. Through a series of experiments on video sequences of human
motion captured by a moving monocular camera, we demonstrate that BodySLAM
improves estimates of all human body parameters and camera poses when compared
to estimating these separately.
- Abstract（参考訳）: 映像から人間の動きを推定することは、その多くの応用可能性から活発な研究分野である。
ほとんどの最先端の手法は、個々の画像の人間の形状と姿勢の推定を予測し、ビデオで利用可能な時間情報を活用しない。
人間の動きの多くの「野生の」シーケンスは動くカメラによって捉えられ、その推定には、凝縮したカメラと人間の動きの複雑さが加えられる。
そこで本研究では,人体の位置,形状,姿勢,およびカメラ軌道を共同で推定する単分子SLAMシステムであるBodySLAMを提案する。
また、連続体姿勢を拘束し、シーンの規模を観察する新しい人間の動きモデルも導入する。
動いたモノクラーカメラが捉えた人間の動きの映像シーケンスに関する一連の実験を通じて、BodySLAMは、これらを別々に推定した場合と比較して、すべての人体パラメータとカメラのポーズの推定を改善することを実証した。
関連論文リスト
- COIN: Control-Inpainting Diffusion Prior for Human and Camera Motion Estimation [98.05046790227561]
COINは、人間の動きとカメラの動きを細粒度に制御できる、コントロール・インパインティング・モーション拡散である。
COINは、グローバルな人間の動き推定とカメラの動き推定という観点から、最先端の手法よりも優れています。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-29T10:36:29Z) - HumanVid: Demystifying Training Data for Camera-controllable Human Image Animation [64.37874983401221]
人間の画像アニメーションに適した,最初の大規模高品質データセットであるHumanVidを紹介する。
実世界のデータについては、インターネットから大量の実世界のビデオをコンパイルします。
合成データとして,10K3Dアバターを収集し,体形,肌のテクスチャ,衣服などの既存の資産を利用した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-24T17:15:58Z) - MUC: Mixture of Uncalibrated Cameras for Robust 3D Human Body Reconstruction [12.942635715952525]
複数のカメラは、人物の包括的なマルチビュービデオカバレッジを提供することができる。
以前の研究では、複数の視点の下で自己排除によって生じる課題を見落としていた。
複数のカメラビューから3次元人体を再構築する手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-08T05:03:25Z) - PACE: Human and Camera Motion Estimation from in-the-wild Videos [113.76041632912577]
本研究では,移動カメラのグローバルシーンにおける人間の動きを推定する手法を提案する。
これは、ビデオ中の人間とカメラの動きが混ざり合っているため、非常に難しい作業である。
本研究では,人体とカメラの動作を前景の人体と背景の両方の特徴を用いてアンハングリングする共同最適化フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-20T19:04:14Z) - Decoupling Human and Camera Motion from Videos in the Wild [67.39432972193929]
本研究では,野生の映像から地球規模の人間の軌道を再構築する手法を提案する。
カメラと人間の動きを分離することで、人間を同じ世界座標系に配置することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-24T18:59:15Z) - Embodied Scene-aware Human Pose Estimation [25.094152307452]
シーン認識型人間のポーズ推定手法を提案する。
本手法は, シミュレーション環境下でのグローバルな3次元人間のポーズを再現し, 因果関係の1段階である。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-18T03:50:19Z) - GLAMR: Global Occlusion-Aware Human Mesh Recovery with Dynamic Cameras [99.07219478953982]
ダイナミックカメラで記録したモノクロビデオから3次元グローバルなヒューマンメッシュリカバリのためのアプローチを提案する。
われわれはまず,視覚的動作に基づいて隠蔽されたヒトの身体運動を自己回帰的に埋め込む,深部再生運動充填装置を提案する。
従来の研究とは対照的に,我々の手法はダイナミックカメラを用いても,一貫したグローバル座標で人間のメッシュを再構築する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-02T18:59:54Z) - Human POSEitioning System (HPS): 3D Human Pose Estimation and
Self-localization in Large Scenes from Body-Mounted Sensors [71.29186299435423]
HPS(Human POSEitioning System)は、周囲の環境の3Dスキャンで登録された人間の完全な3Dポーズを回復する手法です。
最適化に基づく統合は2つの利点を生かし、結果としてドリフトのないポーズの精度が得られることを示す。
hpsは、人間が外部カメラに直接視線を向けなくてもシーンと対話できるvr/arアプリケーションとして使用できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-31T17:58:31Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。