論文の概要: PLIKS: A Pseudo-Linear Inverse Kinematic Solver for 3D Human Body Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.11734v2
• Date: Mon, 27 Mar 2023 23:50:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-29 19:17:16.428051
• Title: PLIKS: A Pseudo-Linear Inverse Kinematic Solver for 3D Human Body Estimation
• Title（参考訳）: PLIKS:3次元人体推定のための擬似線形逆運動解法
• Authors: Karthik Shetty, Annette Birkhold, Srikrishna Jaganathan, Norbert Strobel, Markus Kowarschik, Andreas Maier, Bernhard Egger
• Abstract要約: 1枚の2次元画像から人体の3次元メッシュを再構築するためのPLIKSを提案する。 PLIKSはパラメトリックSMPLモデルの線形化された定式化に基づいている。 PLIKSは10%以上の精度で再現可能であることを確認した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.50175010474078
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce PLIKS (Pseudo-Linear Inverse Kinematic Solver) for reconstruction of a 3D mesh of the human body from a single 2D image. Current techniques directly regress the shape, pose, and translation of a parametric model from an input image through a non-linear mapping with minimal flexibility to any external influences. We approach the task as a model-in-the-loop optimization problem. PLIKS is built on a linearized formulation of the parametric SMPL model. Using PLIKS, we can analytically reconstruct the human model via 2D pixel-aligned vertices. This enables us with the flexibility to use accurate camera calibration information when available. PLIKS offers an easy way to introduce additional constraints such as shape and translation. We present quantitative evaluations which confirm that PLIKS achieves more accurate reconstruction with greater than 10% improvement compared to other state-of-the-art methods with respect to the standard 3D human pose and shape benchmarks while also obtaining a reconstruction error improvement of 12.9 mm on the newer AGORA dataset.
• Abstract（参考訳）: PLIKS(Pseudo-Linear Inverse Kinematic Solver)を導入し,1枚の2次元画像から人体の3次元メッシュを再構築する。 現在の技術は、任意の外部の影響に対して最小限の柔軟性を持つ非線形マッピングを通じて、入力画像からパラメトリックモデルの形状、ポーズ、翻訳を直接回帰する。 我々は,ループ内モデル最適化問題としてタスクにアプローチする。 PLIKSはパラメトリックSMPLモデルの線形化された定式化に基づいている。 PLIKSを用いて2次元画素アライメントによる人間のモデルを解析的に再構築する。 これにより、利用可能なときに正確なカメラキャリブレーション情報を使用することができる。 PLIKSは、形状や翻訳などの追加制約を導入する簡単な方法を提供する。 本稿では,pliksが従来の3次元人間のポーズや形状ベンチマークと比較して10%以上の精度で精度良く再構築できることを示すとともに,新たなアゴラデータセット上では12.9mmの再構成誤差改善が得られた。

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