論文の概要: Human Body Model based ID using Shape and Pose Parameters
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.03227v1
- Date: Wed, 6 Dec 2023 01:51:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-07 16:16:31.236971
- Title: Human Body Model based ID using Shape and Pose Parameters
- Title（参考訳）: 形状とポーズパラメータを用いた人体モデルに基づくid
- Authors: Aravind Sundaresan and Brian Burns and Indranil Sur and Yi Yao and
Xiao Lin and Sujeong Kim
- Abstract要約: 本稿では,人体モデルに基づく識別システム(HMID)について述べる。
ポーズと形状の出力を維持しつつ, 形状推定と生体認証の改善と安定化を図るために, さらなる損失を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.354995138019151
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: We present a Human Body model based IDentification system (HMID) system that
is jointly trained for shape, pose and biometric identification. HMID is based
on the Human Mesh Recovery (HMR) network and we propose additional losses to
improve and stabilize shape estimation and biometric identification while
maintaining the pose and shape output. We show that when our HMID network is
trained using additional shape and pose losses, it shows a significant
improvement in biometric identification performance when compared to an
identical model that does not use such losses. The HMID model uses raw images
instead of silhouettes and is able to perform robust recognition on images
collected at range and altitude as many anthropometric properties are
reasonably invariant to clothing, view and range. We show results on the USF
dataset as well as the BRIAR dataset which includes probes with both clothing
and view changes. Our approach (using body model losses) shows a significant
improvement in Rank20 accuracy and True Accuracy Rate on the BRIAR evaluation
dataset.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,人体モデルに基づく識別システム(HMID)について述べる。
hmid は human mesh recovery (hmr) ネットワークに基づき, ポーズと形状の出力を維持しつつ形状推定と生体認証を改善し, 安定化するための追加損失を提案する。
我々は,HMIDネットワークに付加的な形状と損失を付加してトレーニングすると,そのような損失を使用しない同一モデルと比較して生体認証性能が著しく向上したことを示す。
HMIDモデルはシルエットの代わりに原画像を使用し、多くの人文的特性が衣服、ビュー、レンジと合理的に不変であるため、範囲と高度で収集された画像に対して堅牢な認識を行うことができる。
我々は,usfデータセットとbriarデータセットに,衣服とビュー変更の両方のプローブを含む結果を示す。
提案手法は,BRIAR評価データセットにおいて,Ran 20の精度と真精度を著しく向上させるものである。
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