論文の概要: Hybrid 3D Human Pose Estimation with Monocular Video and Sparse IMUs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.17837v1
• Date: Sat, 27 Apr 2024 09:02:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-30 19:01:27.419219
• Title: Hybrid 3D Human Pose Estimation with Monocular Video and Sparse IMUs
• Title（参考訳）: モノクロ映像とスパースIMUを用いたハイブリッド3次元人物位置推定
• Authors: Yiming Bao, Xu Zhao, Dahong Qian,
• Abstract要約: モノクロビデオからの時間的3Dポーズ推定は、人間中心のコンピュータビジョンにおいて難しい課題である。 情報ソースを補完するために慣性センサが導入された。 物理的に合理的な3Dポーズを生成するために、異種センサデータを統合することは依然として困難である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.017274891943162
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Temporal 3D human pose estimation from monocular videos is a challenging task in human-centered computer vision due to the depth ambiguity of 2D-to-3D lifting. To improve accuracy and address occlusion issues, inertial sensor has been introduced to provide complementary source of information. However, it remains challenging to integrate heterogeneous sensor data for producing physically rational 3D human poses. In this paper, we propose a novel framework, Real-time Optimization and Fusion (RTOF), to address this issue. We first incorporate sparse inertial orientations into a parametric human skeleton to refine 3D poses in kinematics. The poses are then optimized by energy functions built on both visual and inertial observations to reduce the temporal jitters. Our framework outputs smooth and biomechanically plausible human motion. Comprehensive experiments with ablation studies demonstrate its rationality and efficiency. On Total Capture dataset, the pose estimation error is significantly decreased compared to the baseline method.
• Abstract（参考訳）: モノクロビデオからの時間的3次元ポーズ推定は、2D-to-3Dリフトの深さあいまいさのため、人間中心のコンピュータビジョンでは難しい課題である。 精度の向上と閉塞問題への対処のために,情報ソースを補完する慣性センサが導入された。 しかし、物理的に合理的な3Dポーズを生成するために異種センサデータを統合することは依然として困難である。 本稿では,この問題に対処するための新しいフレームワークであるリアルタイム最適化・融合(RTOF)を提案する。 運動学の3Dポーズを洗練させるために,まず,スパース慣性配向をパラメトリックな人間の骨格に組み入れた。 ポーズは、時間的ジッタを減らすために、視覚と慣性の両方の観測に基づいて構築されたエネルギー関数によって最適化される。 我々の枠組みはスムーズでバイオメカニカルな人間の動きを出力する。 アブレーション研究による総合的な実験は、その合理性と効率を実証している。 また,Total Captureデータセットでは,ベースライン法に比べてポーズ推定誤差が有意に減少した。

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