論文の概要: Leveraging Anthropometric Measurements to Improve Human Mesh Estimation and Ensure Consistent Body Shapes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.17671v3
• Date: Thu, 19 Dec 2024 08:19:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-20 13:27:25.523972
• Title: Leveraging Anthropometric Measurements to Improve Human Mesh Estimation and Ensure Consistent Body Shapes
• Title（参考訳）: 人間のメッシュ推定と体形確保のための人体計測の活用
• Authors: Katja Ludwig, Julian Lorenz, Daniel Kienzle, Tuan Bui, Rainer Lienhart,
• Abstract要約: 推定した3次元キーポイント位置の精度に関して,SOTA 3D人間ポーズ推定(HPE)モデルがHMEモデルより優れていることがわかった。 A2Bと呼ばれるモデルを作成し、人間のメッシュモデルの基本形状パラメータに変換する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.932412290302258
• License:
• Abstract: The basic body shape (i.e., the body shape in T-pose) of a person does not change within a single video. However, most SOTA human mesh estimation (HME) models output a slightly different, thus inconsistent basic body shape for each video frame. Furthermore, we find that SOTA 3D human pose estimation (HPE) models outperform HME models regarding the precision of the estimated 3D keypoint positions. We solve the problem of inconsistent body shapes by leveraging anthropometric measurements like taken by tailors from humans. We create a model called A2B that converts given anthropometric measurements to basic body shape parameters of human mesh models. We obtain superior and consistent human meshes by combining the A2B model results with the keypoints of 3D HPE models using inverse kinematics. We evaluate our approach on challenging datasets like ASPset or fit3D, where we can lower the MPJPE by over 30 mm compared to SOTA HME models. Further, replacing estimates of the body shape parameters from existing HME models with A2B results not only increases the performance of these HME models, but also guarantees consistent body shapes.
• Abstract（参考訳）: 人の基本的な体形(つまりT位置の体形)は、単一のビデオ内では変化しない。 しかしながら、ほとんどのSOTAヒューマンメッシュ推定(HME)モデルは、ビデオフレームごとにわずかに異なる基本体形状を出力する。 さらに, 推定した3次元キーポイント位置の精度に関して, HMEモデルより優れたHPEモデルが得られた。 我々は,ヒトの仕立て屋から採取したような人体計測値を活用することで,不整合体形状の問題を解決した。 A2Bと呼ばれるモデルを作成し、人間のメッシュモデルの基本形状パラメータに変換する。 我々は,A2Bモデルと3次元HPEモデルのキーポイントを逆数キネマティクスを用いて組み合わせることで,優れた,一貫した人間のメッシュを得る。 我々は、ASPsetやFit3Dのような挑戦的なデータセットに対するアプローチを評価し、SOTA HMEモデルと比較して、MPJPEを30mm以上下げることができます。 さらに、既存のHMEモデルからA2Bモデルへのボディ形状パラメータの推定を置き換えることで、これらのHMEモデルの性能が向上するだけでなく、一貫性のあるボディ形状が保証される。

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