論文の概要: Full-range Head Pose Geometric Data Augmentations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.01566v1
- Date: Fri, 2 Aug 2024 20:41:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-06 19:30:18.836518
- Title: Full-range Head Pose Geometric Data Augmentations
- Title（参考訳）: フルレンジヘッドポース幾何データ拡張
- Authors: Huei-Chung Hu, Xuyang Wu, Haowei Liu, Ting-Ruen Wei, Hsin-Tai Wu,
- Abstract要約: 多くのヘッドポーズ推定(HPE)メソッドは、フルレンジデータセットを作成する能力を約束する。
これらの手法は、頭部角度の範囲内でのみ正確であり、この特定の範囲を超えると、重大な不正確な結果がもたらされる。
本稿では,正しい軸列の座標系とオイラー角を正確に推定する手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8358100463599722
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Many head pose estimation (HPE) methods promise the ability to create full-range datasets, theoretically allowing the estimation of the rotation and positioning of the head from various angles. However, these methods are only accurate within a range of head angles; exceeding this specific range led to significant inaccuracies. This is dominantly explained by unclear specificity of the coordinate systems and Euler Angles used in the foundational rotation matrix calculations. Here, we addressed these limitations by presenting (1) methods that accurately infer the correct coordinate system and Euler angles in the correct axis-sequence, (2) novel formulae for 2D geometric augmentations of the rotation matrices under the (SPECIFIC) coordinate system, (3) derivations for the correct drawing routines for rotation matrices and poses, and (4) mathematical experimentation and verification that allow proper pitch-yaw coverage for full-range head pose dataset generation. Performing our augmentation techniques to existing head pose estimation methods demonstrated a significant improvement to the model performance. Code will be released upon paper acceptance.
- Abstract（参考訳）: 多くのヘッドポーズ推定(HPE)手法は、理論上、様々な角度から頭部の回転と位置を推定できるフルレンジデータセットを作成することを約束する。
しかし、これらの手法は頭部角度の範囲内でのみ正確であり、この特定の範囲を超えると重大な不正確な結果がもたらされる。
これは、座標系と基底回転行列計算で用いられるオイラー角の明確な特異性によって、支配的に説明される。
そこで我々は,(1)正しい座標系とユーラー角を正しい軸列で正確に推定する手法,(2)SPECIFIC座標系の下での回転行列の2次元幾何増分式,(3)回転行列とポーズの正しい描画ルーチンの導出,(4)フルレンジの頭部ポーズデータセット生成のための適切なピッチヨットカバレッジを可能にする数学的実験と検証を行うことによって,これらの制限に対処した。
提案手法を既存の頭部ポーズ推定法に適用することにより,モデルの性能が大幅に向上した。
コードは受理後に公開される。
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