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J-GLOBAL ID：202002295105650876   整理番号：20A0268590

野生における画像からの3D手の形状と姿勢【JST・京大機械翻訳】

3D Hand Shape and Pose From Images in the Wild

著者 (3件)： Boukhayma Adnane (Univ. of Oxford) ,  de Bem Rodrigo (Univ. of Oxford) ,  Torr Philip H.S. (Univ. of Oxford)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： CVPR  ページ： 10835-10844  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究では,野生のRGB画像から3Dハンド形状と姿勢の両方を予測する最初のエンドツーエンド深学習ベースの方法を提案した。著者らのネットワークは,深い畳込み符号器の連結と固定したモデルベースの復号器から構成されている。入力画像と独立CNNから得られた任意の2Dジョイント検出を与えて,符号器は手と視点パラメータの集合を予測する。この復号器は,ハンドパラメータから3Dメッシュを生成する事前計算関節メッシュ変形ハンドモデルと,生成されたハンドを画像ドメインに投影する視点パラメータにより制御される再投影モジュールを持つ。著者らは,形状を用いて,深い学習フレームワークの中の手モデルにコード化された事前知識が,標準ベンチマーク上の画像からの3D姿勢予測における最先端性能をもたらし,幾何学的に妥当で妥当な3D再構成を生成することを示した。さらに,限られた利用可能なデータセット上の3Dジョイントアノテーションの形式における完全な監視と併せて,野生における画像のデータセット上での2Dジョイントアノテーションの形式における弱い監視による訓練は,3D形状への良好な一般化を可能にし,野生の画像に対する予測を可能にすることを示した。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】

シソーラス用語： 畳込み符号 ,  復号器 ,  エンドツーエンド方式 ,  学習 ,  ネットワーク ,  ベンチマーク ,  二次元 ,  符号器 ,  *三次元
準シソーラス用語： 三次元形状 ,  3D画像再構成 ,  事前知識 ,  メッシュ変形 ,  モデルベース , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： 3D ,  姿勢