論文の概要: Monocular Person Localization under Camera Ego-motion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.02916v1
• Date: Tue, 04 Mar 2025 11:07:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-06 15:51:22.414586
• Title: Monocular Person Localization under Camera Ego-motion
• Title（参考訳）: カメラ・エゴモーションによる単眼人物位置推定
• Authors: Yu Zhan, Hanjing Ye, Hong Zhang,
• Abstract要約: ポーズ推定問題の一部として、人物のローカライゼーションを考察する。 ヒトを4点モデルで表現することにより、2次元カメラの姿勢と人の3次元位置を共同で推定する。 本手法は人追従システムにさらに実装され,アジャイル四足歩行ロボットに展開される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.030357146921396
• License:
• Abstract: Localizing a person from a moving monocular camera is critical for Human-Robot Interaction (HRI). To estimate the 3D human position from a 2D image, existing methods either depend on the geometric assumption of a fixed camera or use a position regression model trained on datasets containing little camera ego-motion. These methods are vulnerable to fierce camera ego-motion, resulting in inaccurate person localization. We consider person localization as a part of a pose estimation problem. By representing a human with a four-point model, our method jointly estimates the 2D camera attitude and the person's 3D location through optimization. Evaluations on both public datasets and real robot experiments demonstrate our method outperforms baselines in person localization accuracy. Our method is further implemented into a person-following system and deployed on an agile quadruped robot.
• Abstract（参考訳）: 動く単眼カメラから人物を位置決めすることは、人間-ロボットインタラクション(HRI)にとって重要である。 2次元画像から3次元人間の位置を推定するために、既存の手法は固定カメラの幾何学的仮定に依存するか、カメラのエゴモーションの少ないデータセットに基づいてトレーニングされた位置回帰モデルを使用する。 これらの手法は、激しいカメラのエゴモーションに弱いため、不正確な人物のローカライゼーションをもたらす。 ポーズ推定問題の一部として、人物のローカライゼーションを考察する。 提案手法は,4点モデルで人間を表現することにより,2次元カメラの姿勢と3次元位置を協調的に推定する。 公共データセットと実際のロボット実験の両方による評価により,本手法は個人位置推定精度においてベースラインを上回っていることが示された。 本手法は人追従システムにさらに実装され,アジャイル四足歩行ロボットに展開される。

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