論文の概要: ProPLIKS: Probablistic 3D human body pose estimation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.04665v1
- Date: Thu, 05 Dec 2024 23:21:05 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-09 15:56:20.730609
- Title: ProPLIKS: Probablistic 3D human body pose estimation
- Title（参考訳）: ProPLIKS: 確率的3次元人体ポーズ推定
- Authors: Karthik Shetty, Annette Birkhold, Bernhard Egger, Srikrishna Jaganathan, Norbert Strobel, Markus Kowarschik, Andreas Maier,
- Abstract要約: 本稿では,確率論的モデルを用いた3次元人間のポーズ推定手法を提案する。
具体的には,SO(3)回転群に配向した流れを正規化し,M"オビウス変換に基づく結合機構を組み込む。
また,これらの入力を様々なポーズにマッピングする作業として,2次元画素配列の入力から3次元人物を再構成する課題を再解釈する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.397323069796547
- License:
- Abstract: We present a novel approach for 3D human pose estimation by employing probabilistic modeling. This approach leverages the advantages of normalizing flows in non-Euclidean geometries to address uncertain poses. Specifically, our method employs normalizing flow tailored to the SO(3) rotational group, incorporating a coupling mechanism based on the M\"obius transformation. This enables the framework to accurately represent any distribution on SO(3), effectively addressing issues related to discontinuities. Additionally, we reinterpret the challenge of reconstructing 3D human figures from 2D pixel-aligned inputs as the task of mapping these inputs to a range of probable poses. This perspective acknowledges the intrinsic ambiguity of the task and facilitates a straightforward integration method for multi-view scenarios. The combination of these strategies showcases the effectiveness of probabilistic models in complex scenarios for human pose estimation techniques. Our approach notably surpasses existing methods in the field of pose estimation. We also validate our methodology on human pose estimation from RGB images as well as medical X-Ray datasets.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,確率論的モデルを用いた3次元人間のポーズ推定手法を提案する。
このアプローチは、不確実なポーズに対処するために、非ユークリッド幾何学におけるフローの正規化の利点を利用する。
具体的には,SO(3) 回転群に配向した流れを正規化し,M\\\obius 変換に基づく結合機構を組み込む。
これにより、フレームワークはSO(3)上の任意の分布を正確に表現することができ、不連続性に関連する問題に効果的に対処できる。
さらに,2次元画素配列の入力から3次元人物を再構成する課題を,これらの入力を様々なポーズにマッピングする作業として再解釈する。
この視点は、タスクの内在的な曖昧さを認識し、マルチビューシナリオに対する直接的な統合方法を促進する。
これらの戦略の組み合わせは、人間のポーズ推定手法のための複雑なシナリオにおける確率モデルの有効性を示す。
提案手法はポーズ推定の分野で既存の手法をはるかに上回っている。
また,RGB画像と医療用X線データから人のポーズ推定を行う手法についても検証した。
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