視覚環境再構成のための人間意識オブジェクト配置【JST・京大機械翻訳】

Yi Hongwei; Huang Chun-Hao P.; Tzionas Dimitrios; Kocabas Muhammed; Hassan Mohamed; Tang Siyu; Thies Justus; Black Michael J.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202202852528130 整理番号：22P0300259

視覚環境再構成のための人間意識オブジェクト配置【JST・京大機械翻訳】

Human-Aware Object Placement for Visual Environment Reconstruction

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発行年： 2022年03月07日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月28日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

人間は,それを通して移動して,それと相互作用するので,世界と一定の接触である。この接触は,3Dヒト,3Dシーン,およびそれらの間の相互作用を理解するための重要な情報源である。事実,著者らは,これらの人間-シーン相互作用(HSI)が,単眼RGBビデオからシーンの3D再構成を改善するために活用できることを示した。著者らの重要なアイデアは,人間が情景を通して移動して,それと相互作用するので,著者らは複数の入力画像を通してHSIを蓄積して,一貫した,物理的に妥当で機能的な3Dシーンレイアウトを再構成するために3D場面を最適化することである。著者らの最適化ベースのアプローチは3種類のHSI制約を利用する。(1)シーン内を移動する人間は,オブジェクトの深度順序を定義すること,すなわち,オブジェクトの奥行き順序を定義すること,すなわち,人間と物体が接触しているときは,人間と物体が接触しているとき,接触表面は空間で同じ場所を占める。これらの制約を全ての観察を通して最適化定式化で用いて,3Dシーンレイアウト再構成を大幅に改善した。さらに,このシーン再構成を用いて,初期3D人間姿勢と形状(HPS)推定を精密化できることを示した。3Dシーンレイアウト再構成とHPS推定を,PROXとPi Gleasonデータセットを用いて定性的および定量的に評価した。コードとデータはhttps://mover.is.tue.mpg.de/での研究目的に利用できる。【JST・京大機械翻訳】

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, , 【Automatic Indexing@JST】

図形・画像処理一般 , パターン認識

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