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J-GLOBAL ID：202202219338807283   整理番号：22A0848369

MulayCap:単眼ビデオCameraを用いた多層ヒューマンパフォーマンスキャプチャ【JST・京大機械翻訳】

MulayCap: Multi-Layer Human Performance Capture Using a Monocular Video Camera

著者 (7件)： Su Zhaoqi (Tsinghua University, Beijing, China) ,  Wan Weilin (University of Hong Kong, Hong Kong) ,  Yu Tao (Tsinghua University, Beijing, China) ,  Liu Lingjie (University of Hong Kong, Hong Kong) ,  Fang Lu (Tsinghua University, Beijing, China) ,  Wang Wenping (University of Hong Kong, Hong Kong) ,  Liu Yebin (Tsinghua University, Beijing, China)
資料名： IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics  (IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics)
巻： 28  号： 4  ページ： 1862-1879  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0715A  ISSN： 1077-2626  CODEN： ITVGEA  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)

抄録/ポイント： 事前走査を必要とせずに単眼ビデオカメラを用いた新しいヒューマンパフォーマンスキャプチャ法であるMulayCapを導入した。この方法は,それぞれ,形状再構成とテクスチャレンダリングのための「多層」表現を使用する。形状再構成のために,著者らは,衣服した人間を複数の幾何学層,すなわち,体メッシュ層と衣服片層に分解する。重要な技法は,衣服形状を最適化し,動的布を再構成するためのGarment-Video(GfV)法であり,勾配降下で効果的に解決される布シミュレーションモデルに基づいて,入力ビデオシーケンスに適合するように動的布を再構成する。テクスチャレンダリングのために,各入力画像フレームを遮光層とアルベド層に分割し,固定アルベドマップを融合し,遮光層を用いて詳細な衣服形状を解く方法を提案した。既存の単一ビューのヒューマンパフォーマンスキャプチャシステムと比較して,著者らの「多層」手法は,人間の特定のメッシュテンプレートを得るために,退屈で時間のかかる走査ステップを迂回する。実験結果は,MulayCapがいかなる以前の単眼ビデオカメラシステムにおいても達成されていない動的に変化する詳細の現実的レンダリングを生成することを示した。その完全意味モデリングから利益を得て,MulayCapは,布編集,再標的化,再照明,およびARアプリケーションのような様々な重要な編集アプリケーションに適用できる。Copyright 2022 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： 幾何学 ,  最適化 ,  衣服 ,  再構成 ,  *録画装置 ,  応用プログラム ,  形態 ,  アルベド ,  *単眼 ,  画像信号 ,  多層 ,  ビデオカメラ ,  ターゲティング ,  レンダリング
準シソーラス用語： ビデオシーケンス ,  画像フレーム , 【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 (3件)： 単眼 ,  ビデオ ,  多層