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J-GLOBAL ID:202002258869947491   整理番号:20A2262010

単一RGBカメラによるXNect実時間多人3Dモーションキャプチャ【JST・京大機械翻訳】

XNect real-time multi-person 3D motion capture with a single RGB camera
著者 (10件):
資料名:
巻: 39  号:ページ: 82:1-82:17  発行年: 2020年 
JST資料番号: W0137A  ISSN: 0730-0301  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)
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単一RGBカメラを用いて30fps以上の多人3Dモーションキャプチャのための実時間アプローチを提案した。それは,オブジェクトによるオクルージョンとその他の人々を含む一般的なシーンでうまく動作する。著者らの方法は,次の段階で動作する。第一段階は,すべての個人の全ての可視関節に対するアイデンティティ割当てとともに,2Dと3D姿勢特徴を推定する畳込みニューラルネットワーク(CNN)である。精度を損なうことなく劇的に速いネットワークを可能にする情報フローを改善するために,SelecSLSネットと呼ばれるこのCNNの新しいアーキテクチャを,新しい選択的長範囲および短距離スキップ接続を用いて貢献した。第2段階では,完全に接続されたニューラルネットワークは,個々の被験者に対して,各被験者に対して,おそらく部分的(オクルージョン)2D姿勢および3D姿勢特徴を完全3D姿勢推定に変えた。第3ステージは,2Dと3D姿勢をさらに調和させ,時間的コヒーレンスを強制するために,予測2Dと3D姿勢に当てはめた空間時間骨格モデルを適用する。著者らの方法は,各被験者に対して関節角度における完全な骨格姿勢を返す。これは,多人シーンに対して実時間でコヒーレントスケルトンの関節角結果を生成しない以前の研究とのさらなる重要な区別である。提案システムは,入力として512x320画像を入力として30fps以上の事前のスピードで,消費者ハードウェア上で実行して,最先端の精度を達成して,それは,一連の挑戦的な実世界場面で実証した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (4件):
分類
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図形・画像処理一般  ,  パターン認識  ,  人工知能  ,  医用画像処理 
タイトルに関連する用語 (5件):
タイトルに関連する用語
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