論文の概要: A Simple Strategy for Body Estimation from Partial-View Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.09301v2
• Date: Tue, 16 Apr 2024 03:27:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-17 11:43:48.339301
• Title: A Simple Strategy for Body Estimation from Partial-View Images
• Title（参考訳）: 部分視点画像からの身体推定のための簡易的手法
• Authors: Yafei Mao, Xuelu Li, Brandon Smith, Jinjin Li, Raja Bala,
• Abstract要約: 仮想試行と製品パーソナライズは、現代オンラインショッピングにおいてますます重要になってきており、正確な身体計測推定の必要性を強調している。 従来の研究では、RGB画像から3次元の身体形状を推定する研究が進んでいるが、画像中の人間の観察スケールは、距離と体次元の2つの未知の要因に依存するため、本質的に不明瞭である。 対象骨格を所望の位置に移動させ, スケールを正規化し, 両変数の関係を解消する, モジュラーで単純な高さ正規化法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.05538560322898
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Virtual try-on and product personalization have become increasingly important in modern online shopping, highlighting the need for accurate body measurement estimation. Although previous research has advanced in estimating 3D body shapes from RGB images, the task is inherently ambiguous as the observed scale of human subjects in the images depends on two unknown factors: capture distance and body dimensions. This ambiguity is particularly pronounced in partial-view scenarios. To address this challenge, we propose a modular and simple height normalization solution. This solution relocates the subject skeleton to the desired position, thereby normalizing the scale and disentangling the relationship between the two variables. Our experimental results demonstrate that integrating this technique into state-of-the-art human mesh reconstruction models significantly enhances partial body measurement estimation. Additionally, we illustrate the applicability of this approach to multi-view settings, showcasing its versatility.
• Abstract（参考訳）: 仮想試行と製品パーソナライズは、現代オンラインショッピングにおいてますます重要になってきており、正確な身体計測推定の必要性を強調している。 前回の研究では、RGB画像から3次元の身体形状を推定する研究が進んでいるが、画像中の人間の観察スケールは、距離と体次元の2つの未知の要因に依存するため、本質的に不明瞭である。 この曖昧さは、特に部分的なシナリオで顕著である。 この課題に対処するために,モジュール式で単純な高さ正規化法を提案する。 この解は対象の骨格を所望の位置に移動させ、スケールを正規化し、2つの変数の関係を解消する。 この手法を最先端のヒューマンメッシュ再構成モデルに組み込むことで,部分体計測の精度が著しく向上することを示す実験結果を得た。 さらに、マルチビュー設定へのこのアプローチの適用性を説明し、その汎用性を示す。

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