論文の概要: Globally Optimal Pose from Orthographic Silhouettes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.09199v1
• Date: Fri, 10 Apr 2026 10:34:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-13 17:57:53.82419
• Title: Globally Optimal Pose from Orthographic Silhouettes
• Title（参考訳）: オルソグラフィーシルエットの地球的最適詩
• Authors: Agniva Sengupta, Dilara Kuş, Jianning Li, Stefan Zachow,
• Abstract要約: 未知のシルエットから既知形状のポーズを$mathbbR3$で決定する問題を解く。 ポーズは、シルエット領域の単純かつ未探索な性質を用いて、大域的最適度に決定される。 提案手法を実例および実例で検証し, 比較した手法と比較して精度が有意に向上したことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3867815780645505
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We solve the problem of determining the pose of known shapes in $\mathbb{R}^3$ from their unoccluded silhouettes. The pose is determined up to global optimality using a simple yet under-explored property of the area-of-silhouette: its continuity w.r.t trajectories in the rotation space. The proposed method utilises pre-computed silhouette-signatures, modelled as a response surface of the area-of-silhouettes. Querying this silhouette-signature response surface for pose estimation leads to a strong branching of the rotation search space, making resolution-guided candidate search feasible. Additionally, we utilise the aspect ratio of 2D ellipses fitted to projected silhouettes as an auxiliary global shape signature to accelerate the pose search. This combined strategy forms the first method to efficiently estimate globally optimal pose from just the silhouettes, without being guided by correspondences, for any shape, irrespective of its convexity and genus. We validate our method on synthetic and real examples, demonstrating significantly improved accuracy against comparable approaches. Code, data, and supplementary in: https://agnivsen.github.io/pose-from-silhouette/
• Abstract（参考訳）: 未知のシルエットから既知の形状のポーズを$\mathbb{R}^3$で決定する問題を解く。 このポーズは、回転空間におけるその連続性 w.r.t 軌道の単純かつ未探索な性質を用いて、大域的最適性まで決定される。 提案手法は,シルエット領域の応答面としてモデル化された事前計算されたシルエット信号を利用する。 ポーズ推定のためにこのシルエット信号応答面を問い合わせると、回転探索空間の強い分岐が生じ、分解能誘導された候補探索が実現可能である。 さらに、投影されたシルエットに装着した2Dエリプのアスペクト比を、ポーズ探索を高速化する補助的な大域的形状シグネチャとして活用する。 この組み合わせ戦略は、その凸性や属に関係なく、どんな形でも対応によってガイドされることなく、シルエットのみから地球規模の最適なポーズを効率的に推定する最初の方法を形成する。 提案手法を実例および実例で検証し, 比較した手法と比較して精度が有意に向上したことを示す。 code, data, and supplementary in: https://agnivsen.github.io/pose-from-silhouette/

関連論文リスト

• PoleStack: Robust Pole Estimation of Irregular Objects from Silhouette Stacking [0.12289361708127873]
  複数のカメラポーズから収集したシルエット画像を用いて主軸回転子の回転極を推定するアルゴリズムを提案する。 低分解能画像を用いた極度推定精度を示し、表面のシャドーイングやセントロイドによる画像登録誤差に対して頑健さを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-05T06:06:33Z)
• POISE: Pose Guided Human Silhouette Extraction under Occlusions [24.50953879583841]
  POISE: Pose Guided Human Silhouette extract under Occlusions。 POISEはセグメンテーションモデルからの最初のシルエット推定と2次元ポーズ推定モデルからの人間の関節予測を組み合わせる。 POISEの自己管理的な性質は、コストのかかるアノテーションの必要性を排除し、スケーラブルで実用的なものになります。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-09T00:17:49Z)
• RePoseDM: Recurrent Pose Alignment and Gradient Guidance for Pose Guided Image Synthesis [14.50214193838818]
  ポーズ誘導された人物画像合成タスクは、フォトリアリスティックな外観と欠陥のないポーズ転送を備えた参照イメージを再レンダリングする必要がある。 条件付きガイダンスとしてポーズアラインメントのテクスチャ特徴を提供するために,繰り返しポーズアライメントを提案する。 これは、フォトリアリズムと非歪なテクスチャの詳細をもたらす、もっともらしいポーズ伝達軌跡の学習に役立ちます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-24T15:16:19Z)
• Aligning Silhouette Topology for Self-Adaptive 3D Human Pose Recovery [70.66865453410958]
  アーティキュレーション中心の2D/3Dポーズ監視は、既存の多くの人間のポーズ推定技術においてコアトレーニング目標を形成する。 本稿では,ソース学習モデルベース回帰器を適応させるために,シルエット監視のみに依存する新しいフレームワークを提案する。 我々は、トポロジカル・スケルトン表現を生シルエットから切り離すために、一連の畳み込みに優しい空間変換を開発する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-04T06:58:15Z)
• Neural Reflectance for Shape Recovery with Shadow Handling [88.67603644930466]
  本論文は,非ランベルト的かつ空間的に変化する表面材料を用いて,シーンの形状を復元することを目的とする。 本研究では, 未知の3次元形状と未知の面点の両方をパラメータ化するために, 座標に基づく深部反射率(多層パーセプトロン)を提案する。 このネットワークは、観測された光度差と表面上の影を利用して、表面形状と一般的な非ランベルト反射率の両方を回復することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-24T07:57:20Z)
• SCANimate: Weakly Supervised Learning of Skinned Clothed Avatar Networks [54.94737477860082]
  本論文では,着る人間の生の3Dスキャンをイメージ可能なアバターに変える,エンドツーエンドのトレーニング可能なフレームワークを提案する。 SCANimateはカスタマイズされたメッシュテンプレートや表面メッシュ登録に依存しません。 本手法はポーズ認識型外観モデルに適用でき,完全にテクスチャ化されたアバターを生成できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-07T17:59:58Z)
• A novel joint points and silhouette-based method to estimate 3D human pose and shape [12.459968574683625]
  本稿では,画像からの3次元人物ポーズと形状推定のための新しい手法を提案する。 ポーズフィッティングのパラメトリックモデルと2次元および3次元空間上のシルエットの対応関係を抽出する。 シルエットのエネルギー関数は2次元空間と3次元空間の両方から構築されているため,形状情報の利用は十分である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-11T03:58:16Z)
• Efficient Initial Pose-graph Generation for Global SfM [56.38930515826556]
  本稿では,グローバルなStructure-from-Motionアルゴリズムの初期ポーズグラフ生成を高速化する方法を提案する。 アルゴリズムは1DSfMデータセットから402130の画像ペアでテストされる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-24T09:32:03Z)
• Learning 3D Human Shape and Pose from Dense Body Parts [117.46290013548533]
  本研究では,3次元の人体形状を学習し,身体部分の密接な対応からポーズをとるために,分解・集約ネットワーク(DaNet)を提案する。 ローカルストリームからのメッセージは集約され、回転ベースのポーズの堅牢な予測が強化される。 提案手法は,Human3.6M,UP3D,COCO,3DPWを含む屋内および実世界のデータセットで検証される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2019-12-31T15:09:51Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。