論文の概要: Adjustable Method Based on Body Parts for Improving the Accuracy of 3D Reconstruction in Visually Important Body Parts from Silhouettes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.14822v1
• Date: Sun, 27 Nov 2022 13:25:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-29 18:32:33.498107
• Title: Adjustable Method Based on Body Parts for Improving the Accuracy of 3D Reconstruction in Visually Important Body Parts from Silhouettes
• Title（参考訳）: シルエットの視覚的重要部位における3次元再構成の精度向上のための身体部品の調整法
• Authors: Aref Hemati, Azam Bastanfard
• Abstract要約: 本研究は,前後のシルエットから立体形状を復元する新しい調整可能なアルゴリズムを提案する。 まず,両視点の身体分割を用いて,対応する身体部分を認識する。 次に,各部位を2次元剛性登録で整列し,ペアマッチングを用いてマッチングする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.378411442784295
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This research proposes a novel adjustable algorithm for reconstructing 3D body shapes from front and side silhouettes. Most recent silhouette-based approaches use a deep neural network trained by silhouettes and key points to estimate the shape parameters but cannot accurately fit the model to the body contours and consequently are struggling to cover detailed body geometry, especially in the torso. In addition, in most of these cases, body parts have the same accuracy priority, making the optimization harder and avoiding reaching the optimum possible result in essential body parts, like the torso, which is visually important in most applications, such as virtual garment fitting. In the proposed method, we can adjust the expected accuracy for each body part based on our purpose by assigning coefficients for the distance of each body part between the projected 3D body and 2D silhouettes. To measure this distance, we first recognize the correspondent body parts using body segmentation in both views. Then, we align individual body parts by 2D rigid registration and match them using pairwise matching. The objective function tries to minimize the distance cost for the individual body parts in both views based on distances and coefficients by optimizing the statistical model parameters. We also handle the slight variation in the degree of arms and limbs by matching the pose. We evaluate the proposed method with synthetic body meshes from the normalized S-SCAPE. The result shows that the algorithm can more accurately reconstruct visually important body parts with high coefficients.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,前後のシルエットから立体形状を復元する新しい調整可能なアルゴリズムを提案する。 最近のシルエットベースのアプローチでは、シルエットとキーポイントによって訓練されたディープニューラルネットワークを使用して形状パラメータを推定するが、モデルが体輪郭に正確に適合することができないため、特に胴体において詳細な体形状をカバーできない。 また、ほとんどのケースでは、体部が同じ精度の優先事項を持ち、最適化を困難にし、仮想着付けなど、ほとんどの用途で視覚的に重要な胴体など、必須の身体部品に最適な結果をもたらすのを避ける。 提案手法では、投影された3D体と2Dシルエット間の各体部距離の係数を割り当てることで、我々の目的に基づいて、各体部の予測精度を調整できる。 この距離を測定するために、まず両視点で体分割を用いて対応する体部を認識する。 次に,各部位を2次元剛性登録で整列し,ペアマッチングを用いてマッチングする。 目的関数は、統計モデルパラメータを最適化することにより、距離と係数に基づいて両視点における個々の身体部位の距離コストを最小化しようとする。 また、ポーズを合わせることで腕と手足の幅のわずかな変化も処理します。 正規化S-SCAPEから合成体メッシュを用いて提案手法を評価する。 その結果, 視覚的に重要な身体部位を高い係数で高精度に再現できることがわかった。

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