論文の概要: Millimeter-wave Imaging for Anthropometric Body Measurement
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.23064v1
- Date: Thu, 21 May 2026 21:55:31 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-25 17:29:20.113596
- Title: Millimeter-wave Imaging for Anthropometric Body Measurement
- Title（参考訳）: 人体計測のためのミリ波イメージング
- Authors: Miriam Senne, Benjamin D. Killeen, Christoph Baur, Nassir Navab, Azade Farshad,
- Abstract要約: 人間の3次元形状を復元し,mmWaveデータから人文計測を抽出するための,新しい最適化フレームワークを提案する。
本手法では, パラメトリックボディーモデル(SMPL)を雑音の多いミリ波点雲に直接適用する重み付き登録パイプラインを提案する。
さらに,足場平面制約を組み込むことで適合性を安定化し,SMPLパラメータを直接最適化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.493523300174225
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Body shape and circumferences are clinically informative biomarkers for risk stratification, including measures such as waist to hip ratio, limb and trunk girths, yet conventional tools such as manual tape measures and optical scanners often require undressing and sustained poses. These demands slow workflows, compromise dignity, and exclude many older adults and people with limited mobility. To make measurement fast and contactless, we leverage millimeter-wave (mmWave) radar, which preserves privacy and operates through typical clothing, enabling quick full-body acquisition. In this work, we present a new optimization-based framework to recover 3D human shape and extract a comprehensive set of anthropometric measurements from volumetric mmWave data. Our method introduces a weighted registration pipeline that fits a parametric body model (SMPL) directly to the noisy mmWave point cloud. The core of our contribution is a vertex-weighting strategy that modulates a Chamfer energy function for reliable surface alignment and noise elimination. We further stabilize the fit by incorporating a foot-ground plane constraint and pose priors, optimizing directly for the SMPL parameters. Together, these components enable a fast, privacy preserving workflow that delivers high fidelity body shape and measurements through clothing without cameras or disrobing and with minimal cooperation, supporting frequent risk oriented assessments in clinics and care facilities for patients of all ages and mobility levels.
- Abstract（参考訳）: 身体の形状と周囲は、腰からヒップ比、手足、トランクの歯列などを含む、リスク階層化のための臨床的に有意義なバイオマーカーであるが、手動テープ測度や光学スキャナーのような従来の道具は、無装束と持続的なポーズを必要とすることが多い。
これらの要求はワークフローを遅くし、尊厳を妥協し、多くの高齢者や機動性に制限のある人々を排除する。
測定を迅速かつ無接触にするために、プライバシーを保護し、一般的な衣服を通して操作するミリ波レーダ(mmWave)を用いる。
本研究では,3次元の人体形状を復元し,容積mWaveデータから総合的な人文計測の集合を抽出する,新しい最適化ベースのフレームワークを提案する。
本手法では, パラメトリックボディーモデル(SMPL)を雑音の多いミリ波点雲に直接適用する重み付き登録パイプラインを提案する。
コントリビューションの核心は、信頼性のある表面アライメントとノイズ除去のためにチャンファーエネルギー関数を変調する頂点重み付け戦略である。
さらに,足場平面制約を組み込むことで適合性を安定化し,SMPLパラメータを直接最適化する。
これらのコンポーネントは、カメラやディロビングを使わず、最小限の協力で、あらゆる年齢の患者のクリニックやケア施設で頻繁にリスク指向のアセスメントをサポートする、高速でプライバシー保護のワークフローを可能にする。
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