自己教師つき学習による3D人間姿勢機械【JST・京大機械翻訳】

Wang Keze; Lin Liang; Jiang Chenhan; Qian Chen; Wei Pengxu

文献

J-GLOBAL ID：202002226113650658 整理番号：20A0899849

自己教師つき学習による3D人間姿勢機械【JST・京大機械翻訳】

3D Human Pose Machines with Self-Supervised Learning

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資料名：
巻： 42 号： 5 ページ： 1069-1082 発行年： 2020年
JST資料番号： B0519B ISSN： 0162-8828 CODEN： ITPIDJ 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

最近のコンピュータビジョンとロボット応用によって駆動されて,3D人間の姿勢を回復することはますます重要になり,関心が高まっている。事実,このタスクを完成することは,単眼画像内の多様な外観,視点,オクルージョンおよび本質的幾何学的あいまいさのために非常に困難である。既存の方法のほとんどは,対応する2D人間の姿勢認識特徴または2D姿勢予測に基づいて,3D人間の姿勢を直接的に回帰するためのいくつかの精巧な事前/制約を設計することに焦点を合わせている。しかしながら,訓練のための不十分な3D姿勢データと2D空間と3D空間の領域ギャップのために,これらの方法はすべての実用的シナリオ(例えば,屋外シーン)に対する限界を制限している。本論文では,この問題に取り組むために,豊富な画像から人間の姿勢のすべての固有構造を学習するための簡単ではあるが効果的な自己教師つき補正機構を提案した。具体的には,提案した機構は,二つの二重学習タスク,すなわち,二次元から三次元姿勢変換と三次元から二次元姿勢投影を含み,正確な三次元人間姿勢推定のための「自由」自己監視の形式で,三次元と二次元人間姿勢の間の橋渡しとして役立つ。2Dから3Dの姿勢は,シーケンス依存の時間的文脈の下で,2Dドメインから3Dドメインへの姿勢表現を変換することにより,中間3D姿勢を逐次的に回帰することを意味する。一方,3Dから2D姿勢射影は,3D姿勢の2D投影と推定2D姿勢の間の幾何学的整合性を維持することにより,中間3D姿勢を精密化する。したがって,これら二つの二重学習タスクは,三次元人間姿勢データと外部大規模二次元人間姿勢データから適応的に学習することを可能にする。さらに,2D空間関係,予測の時間的滑らかさおよび3D幾何学的知識を統合的に統合する3D人間姿勢機械を開発するために,自己教師つき補正機構を適用した。Human3.6MとHumanEvans-Iベンチマークに関する広範な評価により,全ての比較競合法に対する本フレームワークの優れた性能と効率を実証した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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パターン認識 , 図形・画像処理一般

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