論文の概要: Learning to Estimate 3D Human Pose from Point Cloud

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.12910v1
• Date: Sun, 25 Dec 2022 14:22:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-27 15:18:22.477040
• Title: Learning to Estimate 3D Human Pose from Point Cloud
• Title（参考訳）: ポイントクラウドから3次元人間のポーズを推定する学習
• Authors: Yufan Zhou, Haiwei Dong, and Abdulmotaleb El Saddik
• Abstract要約: 本稿では,複雑な人体構造物の表面をモデル化するための入力データとして,点雲データを用いた3次元ポーズ推定のための深層人体ポーズネットワークを提案する。 2つの公開データセットに対する実験により,従来の最先端手法よりも精度が高いことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.27496851711973
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: 3D pose estimation is a challenging problem in computer vision. Most of the existing neural-network-based approaches address color or depth images through convolution networks (CNNs). In this paper, we study the task of 3D human pose estimation from depth images. Different from the existing CNN-based human pose estimation method, we propose a deep human pose network for 3D pose estimation by taking the point cloud data as input data to model the surface of complex human structures. We first cast the 3D human pose estimation from 2D depth images to 3D point clouds and directly predict the 3D joint position. Our experiments on two public datasets show that our approach achieves higher accuracy than previous state-of-art methods. The reported results on both ITOP and EVAL datasets demonstrate the effectiveness of our method on the targeted tasks.
• Abstract（参考訳）: 3Dポーズ推定はコンピュータビジョンにおいて難しい問題である。 既存のニューラルネットワークベースのアプローチのほとんどは、畳み込みネットワーク(CNN)を通じて色や深度の画像に対処する。 本稿では,深度画像からの3次元ポーズ推定の課題について検討する。 既存のcnnに基づく人格推定法と異なり,ポイントクラウドデータを入力データとして,複雑な人格構造の表面をモデル化し,3次元ポーズ推定のための深層人格ネットワークを提案する。 まず,2次元深度画像から3次元点雲への3次元人物ポーズ推定を行い,直接3次元関節位置を予測した。 2つの公開データセットに対する実験により,従来の最先端手法よりも精度が高いことを示す。 ITOPとEVALの両方のデータセットで報告された結果から,本手法が対象タスクに与える影響が示された。

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