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J-GLOBAL ID：202202258645011894   整理番号：22A1086012

監視Cameraビデオとポイントクラウドを用いた屋内3D人間軌道再構成【JST・京大機械翻訳】

Indoor 3D Human Trajectory Reconstruction Using Surveillance Camera Videos and Point Clouds

著者 (6件)： Dai Yudi (Fujian Key Laboratory of Sensing and Computing for Smart Cities, Xiamen University, Xiamen, China) ,  Wen Chenglu (Fujian Key Laboratory of Sensing and Computing for Smart Cities, Xiamen University, Xiamen, China) ,  Wu Hai (Fujian Key Laboratory of Sensing and Computing for Smart Cities, Xiamen University, Xiamen, China) ,  Guo Yulan (College of Electronic Science and Technology, National University of Defense Technology, Changsha, China) ,  Chen Longbiao (Fujian Key Laboratory of Sensing and Computing for Smart Cities, Xiamen University, Xiamen, China) ,  Wang Cheng (Fujian Key Laboratory of Sensing and Computing for Smart Cities, Xiamen University, Xiamen, China)
資料名： IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology  (IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology)
巻： 32  号： 4  ページ： 2482-2495  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0321A  ISSN： 1051-8215  CODEN： ITCTEM  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： 屋内シーンにおける3D人間軌道再構成は,屋内ナビゲーションや人間活動認識のような様々な応用において重要である。このタスクは,屋内シーンのオクルージョンとクラッタ,柔軟な人体関節,および関連データセットの厳しい欠如のため,挑戦的である。3D人間軌道を再構成するためにいくつかの方法が提案されてきたが,それらは2D位置のみを回復させ,あるいは人間イニシアティブ協調を必要とする。本論文では,任意のイニシアティブ協調なしに単眼監視ビデオと静的点クラウドを用いた屋内シーンにおける3D人間軌跡再構成のための新しいフレームワークを提案した。提案したフレームワークは,3D姿勢推定,深さ回帰,および軌道再構成の3つのモジュールから成る。まずビデオから3D姿勢を推定する。特に,オクルージョン問題を取り扱うために半体3D姿勢を再構成する。次に,3D姿勢の深さを反復的に回帰するための深さ回帰アプローチを提案した。データ駆動手法とは異なり,著者らの深さ回帰アプローチは訓練データを必要とせず,3D姿勢モデルに統合できる。最後に,3D軌道を最適化するために,点雲から幾何学的制約を利用した。H3.6Mデータセット上の3D姿勢推定と深さ回帰モジュールを評価した。評価データセットの欠如のため,軌道再構成性能を評価するために,軌道データセットを構築した。経験的評価は,著者らのフレームワークが実世界ビデオ上で正確な軌道再構成結果を達成することを示した。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： 最適化 ,  推定 ,  認識 ,  再構成 ,  *録画装置 ,  二次元 ,  クラッタ ,  単眼 ,  *三次元 ,  オクルージョン
準シソーラス用語： 人間活動 ,  訓練データ ,  姿勢推定 ,  データ駆動 ,  屋内ナビゲーション ,  経験的評価 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (8件)： ビデオ ,  ポイント ,  クラウド ,  屋内 ,  3D ,  人間 ,  軌道 ,  再構成