論文の概要: Scene-aware Egocentric 3D Human Pose Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.11684v1
• Date: Tue, 20 Dec 2022 21:35:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-23 14:54:19.680729
• Title: Scene-aware Egocentric 3D Human Pose Estimation
• Title（参考訳）: 情景認識エゴセントリックな3次元ポーズ推定
• Authors: Jian Wang, Lingjie Liu, Weipeng Xu, Kripasindhu Sarkar, Diogo Luvizon, Christian Theobalt
• Abstract要約: 頭部に1台の魚眼カメラを装着したエゴセントリックな3Dポーズ推定は、仮想現実や拡張現実における多くの応用により、近年注目を集めている。 既存の方法はまだ、人間の体が非常に隠蔽されている、あるいはシーンと密接な相互作用がある、挑戦的なポーズに苦慮している。 本研究では,シーン制約による自己中心型ポーズの予測を導くシーン認識型自己中心型ポーズ推定手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.36132924512299
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Egocentric 3D human pose estimation with a single head-mounted fisheye camera has recently attracted attention due to its numerous applications in virtual and augmented reality. Existing methods still struggle in challenging poses where the human body is highly occluded or is closely interacting with the scene. To address this issue, we propose a scene-aware egocentric pose estimation method that guides the prediction of the egocentric pose with scene constraints. To this end, we propose an egocentric depth estimation network to predict the scene depth map from a wide-view egocentric fisheye camera while mitigating the occlusion of the human body with a depth-inpainting network. Next, we propose a scene-aware pose estimation network that projects the 2D image features and estimated depth map of the scene into a voxel space and regresses the 3D pose with a V2V network. The voxel-based feature representation provides the direct geometric connection between 2D image features and scene geometry, and further facilitates the V2V network to constrain the predicted pose based on the estimated scene geometry. To enable the training of the aforementioned networks, we also generated a synthetic dataset, called EgoGTA, and an in-the-wild dataset based on EgoPW, called EgoPW-Scene. The experimental results of our new evaluation sequences show that the predicted 3D egocentric poses are accurate and physically plausible in terms of human-scene interaction, demonstrating that our method outperforms the state-of-the-art methods both quantitatively and qualitatively.
• Abstract（参考訳）: 頭部に1台の魚眼カメラを装着したエゴセントリックな3Dポーズ推定は、仮想現実や拡張現実における多くの応用により近年注目を集めている。 既存の方法はまだ、人間の体が非常に隠蔽されている、あるいはシーンと密接な相互作用がある、挑戦的なポーズに苦慮している。 この問題に対処するために,シーン制約を伴う自我中心姿勢の予測を導く,情景対応自我中心姿勢推定手法を提案する。 そこで本研究では,広視野の魚眼カメラからシーン深度マップを推定するエゴセントリック深度推定ネットワークを提案する。 次に,2次元画像の特徴と推定深度マップをボクセル空間に投影し,V2Vネットワークで3次元ポーズを回帰するシーン対応ポーズ推定ネットワークを提案する。 ボクセルに基づく特徴表現は、2次元画像特徴とシーン幾何学との間の直接幾何学的接続を提供し、さらにV2Vネットワークにより推定されたシーン幾何学に基づいて予測されたポーズを制約する。 上記のネットワークのトレーニングを可能にするために、egogtaと呼ばれる合成データセットと、egopw-sceneと呼ばれるegopwベースのインザワイルドデータセットも作成しました。 新しい評価シーケンスの実験結果から,予測された3次元自我中心のポーズは人間とシーンの相互作用において正確かつ物理的に妥当であることが示され,本手法が最先端の手法よりも定量的かつ質的に優れていることが示された。

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