HuMMan:多目的センシングおよびモデリングのためのマルチモーダル4Dヒトデータセット【JST・京大機械翻訳】

Cai Zhongang; Ren Daxuan; Zeng Ailing; Lin Zhengyu; Yu Tao; Wang Wenjia; Fan Xiangyu; Gao Yang; Yu Yifan; Pan Liang; Hong Fangzhou; Zhang Mingyuan; Loy Chen Change; Yang Lei; Liu Ziwei

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202219455737814 整理番号：22P0340601

HuMMan:多目的センシングおよびモデリングのためのマルチモーダル4Dヒトデータセット【JST・京大機械翻訳】

HuMMan: Multi-Modal 4D Human Dataset for Versatile Sensing and Modeling

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発行年： 2022年04月28日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2023年04月16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)

4D人間センシングとモデリングは,多数のアプリケーションを有する視覚とグラフィックスにおける基本的タスクである。新しいセンサとアルゴリズムの進歩により,より多目的なデータセットに対する需要が高まっている。本研究では,1000名のヒト被験者,400k配列および60Mフレームを有する大規模マルチモーダル4DヒトデータセットであるHuMManを貢献した。HuMManにはいくつかの魅力的特性がある。1)カラー画像,ポイントクラウド,キーポイント,SMPLパラメータ,およびテクスチャメッシュを含むマルチモーダルデータおよびアノテーション;2)ポピュラーなモバイル機器はセンサセットに含まれている。3)基本運動をカバーするように設計した500の行動のセット;4)行動認識,姿勢推定,パラメトリック人間回復,およびテクスチャメッシュ再構成のような複数のタスクをサポートし,評価した。HuMManの広範な実験は,細粒行動認識,動的ヒトメッシュ再構成,点雲ベースパラメトリック人間回復,および交差デバイスドメインギャップのような課題に関するさらなる研究の必要性を,さらに研究する必要がある。【JST・京大機械翻訳】

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パターン認識 , 図形・画像処理一般

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