Unüberwachte 3D-Schätzung der Körperhaltung mehrerer Personen aus 2D-Posen allein

Conceptos Básicos

Wir präsentieren einen neuartigen und einen der ersten unüberwachten Ansätze zur Rekonstruktion von 3D-Interaktionen zwischen mehreren Personen aus 2D-Posen allein.

Resumen

In dieser Studie wird ein unüberwachter Ansatz zur 3D-Rekonstruktion von Interaktionen zwischen mehreren Personen aus 2D-Posen allein vorgestellt. Der Ansatz besteht aus mehreren Schritten:

Unabhängiges Anheben der 2D-Posen jeder Person in 3D, um Fehler bei der gemeinsamen Anhebung zu vermeiden.
Kombination der 3D-Posen in einem gemeinsamen Koordinatensystem.
Vorhersage des Elevationswinkels der Kamera relativ zum Becken jeder Person, um die Höhenverschiebung und Rotation der 3D-Posen zu kompensieren.
Skalierung der 3D-Posen, so dass ihre Füße in einer gemeinsamen Bodenebene liegen.

Die Evaluierung auf dem CHI3D-Datensatz zeigt, dass dieser Ansatz die Genauigkeit der 3D-Rekonstruktion im Vergleich zu naiven Methoden deutlich verbessert. Die Studie führt auch drei neue quantitative Metriken ein, um die Genauigkeit der 3D-Rekonstruktion zu bewerten.

Estadísticas

Die Höhenverschiebung zwischen den beiden Personen kann durch die Differenz der Tangens-Werte ihrer Elevationswinkel berechnet werden: ∆h = c · (tan(θ1) - tan(θ2)).
Die Rotationsmatrix zur Kompensation der Kameraelevation ist: R = [1, 0, 0; 0, cos(-θ), -sin(θ); 0, sin(θ), cos(θ)].

Citas

"Unser Lifting- und Kompensationsansatz unterscheidet sich von anderen 3D-Rekonstruktionsmethoden durch seine leichtgewichtige Natur, die einen Echtzeitbetrieb ermöglicht, wodurch seine Anwendbarkeit in Echtzeit-Szenarien erhöht wird."
"Wir hoffen, dass unsere Arbeit weitere Forschung zu der herausfordernden Aufgabe der unüberwachten 3D-Rekonstruktion aus 2D-Posen allein inspirieren wird."

Ideas clave extraídas de

Unsupervised Multi-Person 3D Human Pose Estimation From 2D Poses Alone

by Peter Hardy,... a las arxiv.org 03-13-2024

https://arxiv.org/pdf/2309.14865.pdf

Consultas más profundas

Wie könnte dieser Ansatz erweitert werden, um auch Kontakte zwischen Personen zu berücksichtigen und die Genauigkeit weiter zu verbessern?

Um Kontakte zwischen Personen zu berücksichtigen und die Genauigkeit der 3D-Rekonstruktion weiter zu verbessern, könnte der Ansatz durch die Integration eines Kontakt-Detektors erweitert werden. Dieser Detektor würde es ermöglichen, Kontaktstellen zwischen Personen in einer Szene zu identifizieren und als Referenzpunkte für die Platzierung und Skalierung der Posen zu verwenden. Durch die Berücksichtigung von Kontaktstellen könnten potenzielle Fehler, die durch falsche Annahmen über die vertikale Verschiebung der Posen entstehen, reduziert werden. Dies würde zu präziseren und realistischeren 3D-Rekonstruktionen von Interaktionen zwischen Personen führen.

Welche zusätzlichen Informationen, wie z.B. Tiefendaten oder Bewegungsvorhersagen, könnten verwendet werden, um die Genauigkeit der unüberwachten 3D-Rekonstruktion aus 2D-Posen weiter zu steigern?

Zur Steigerung der Genauigkeit der unüberwachten 3D-Rekonstruktion aus 2D-Posen könnten zusätzliche Informationen wie Tiefendaten oder Bewegungsvorhersagen genutzt werden. Tiefendaten könnten beispielsweise aus Stereo-Bildern oder Tiefenkameras gewonnen werden, um eine genauere räumliche Information zu erhalten. Diese zusätzlichen Daten könnten dazu beitragen, die Perspektivambiguität zu verringern und präzisere 3D-Rekonstruktionen zu ermöglichen. Bewegungsvorhersagen könnten genutzt werden, um die Dynamik der Interaktionen zwischen Personen zu berücksichtigen und die Posen entsprechend anzupassen, was zu realistischeren und fließenderen Rekonstruktionen führen würde.

Wie könnte dieser Ansatz auf Anwendungen in der Robotik oder virtuellen Realität übertragen werden, um natürliche Interaktionen zwischen Personen zu modellieren?

Dieser Ansatz könnte auf Anwendungen in der Robotik oder virtuellen Realität übertragen werden, um natürliche Interaktionen zwischen Personen zu modellieren, indem er eine präzise und automatisierte Methode zur 3D-Rekonstruktion von menschlichen Interaktionen bietet. In der Robotik könnte dies dazu genutzt werden, um Roboter mit der Fähigkeit auszustatten, menschenähnliche Bewegungen und Interaktionen zu verstehen und entsprechend zu reagieren. In der virtuellen Realität könnte dieser Ansatz verwendet werden, um realistische Avatare zu erstellen, die natürliche Interaktionen zwischen Benutzern ermöglichen. Durch die Modellierung von menschlichen Interaktionen in diesen Anwendungsgebieten könnte die Benutzererfahrung verbessert und die Interaktion mit Robotern oder virtuellen Umgebungen realistischer gestaltet werden.