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J-GLOBAL ID：202202259940105483   整理番号：22A0456344

野生における動的3Dヒト再構成のための時空間バンドル調整【JST・京大機械翻訳】

Spatiotemporal Bundle Adjustment for Dynamic 3D Human Reconstruction in the Wild

著者 (3件)： Vo Minh (Robotics Institute, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA, USA) ,  Sheikh Yaser (Robotics Institute, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA, USA) ,  Narasimhan Srinivasa G. (Robotics Institute, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA, USA)
資料名： IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence  (IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence)
巻： 44  号： 2  ページ： 1066-1080  発行年： 2022年 
JST資料番号： B0519B  ISSN： 0162-8828  CODEN： ITPIDJ  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： Bundle調整は,静的シーンを再構成するために,カメラ固有と外因性および3D点三角形分割を共同で最適化する。しかし,三角形分割制約は,多重非同期ビデオで捕捉された移動点に対して無効であり,束調整はカメラ間の時間的アラインメントを推定するために設計されない。4つの結合部分問題,すなわちカメラ固有と外因性,静的3D点の推定,およびカメラ間のサブフレーム時間アラインメント,および動的点の3D軌跡の計算を同時に最適化する時空間束調整フレームワークを提示した。関節最適化の鍵は,再構成パイプライン内の物理ベース動きの注意深い統合であり,ヒト被験者の大きな動き捕獲コーパスで検証された。時空間束調整中の動きを厳密に強制するために,増分再構成とアラインメントアルゴリズムを考案した。さらに,このアルゴリズムは,高精度を維持しながら,分割と統治方式によってさらに効率的である。このアルゴリズムを適用して,野生における多重非較正および非同期ビデオカメラによって捉えられた動的事象における人体の3D運動軌跡を再構成した。再構成を視覚的に解釈できるようにするために,非同期ビデオストリームに統計的3D人体モデルを当てはめた。ベースラインと比較して,フィッティングは,提案した時空間束調整手順から有意に利益を得た。ビデオはサブフレーム精度で整列するので,入力ビデオよりも遥かに高い時間分解能で3D運動を再構成する。ウェブサイト:http://www.cs.cmu.edu/ILIM/projects/IM/STBA。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： アラインメント ,  アルゴリズム ,  カメラ ,  最適化 ,  視覚 ,  ヒト ,  多重化 ,  捕獲 ,  録画装置 ,  *三次元 ,  ビデオカメラ ,  コーパス ,  三角形分割
準シソーラス用語： 被験者 ,  ビデオストリーム , 【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 (5件)： 3D ,  ヒト ,  再構成 ,  時空間 ,  バンドル調整