単眼ヒューマンパフォーマンスキャプチャのための布変形の深い物理を意識した推論【JST・京大機械翻訳】

Li Yue; Habermann Marc; Thomaszewski Bernhard; Coros Stelian; Beeler Thabo; Theobalt Christian

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202210458602360 整理番号：21P0063603

単眼ヒューマンパフォーマンスキャプチャのための布変形の深い物理を意識した推論【JST・京大機械翻訳】

Deep Physics-aware Inference of Cloth Deformation for Monocular Human Performance Capture

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (6件)： , , , , ,
資料名：
発行年： 2020年11月25日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2021年10月14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)

最近の単眼のヒューマンパフォーマンスキャプチャ手法は,単一RGBカメラからのフルボディの密な追跡結果を示している。しかしながら,既存の方法は,基本的な物理的原理を考慮に入れる代わりに,単純な幾何学的事前の全てで衣服を推定しないか,あるいはモデル布変形で評価しない。これは,それらの再構成における顕著なアーチファクト,例えば,焼け目皺,一見の重力,および布と体の間の交差点,を defった。これらの問題に取り組むために,著者らは,弱い教師つき深い単眼の人間性能捕獲の文脈における初めての物理監視を提供するために,訓練プロセスにシミュレーション層を統合する人物固有の学習ベースの方法を提案した。訓練プロセスへの物理の統合が学習した布変形を改善し,形状の異なる部分として衣服をモデリングし,布体交差点を大きく低減する方法を示した。訓練中の弱い2Dマルチビュー監視のみに頼ると,本手法は現在の最先端の方法よりも大幅な改善をもたらし,従って,衣服付きヒトの全変形表面の現実的な単眼捕獲に向けた明確なステップである。【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , , , , ,
, , 【Automatic Indexing@JST】

図形・画像処理一般

, , , ,

前のページに戻る