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レンズレスイメージングを用いた人体姿勢と形状の端末レベルでの推定


コアコンセプト
レンズレスイメージングシステムから得られる測定値から、人体の3D姿勢と形状を直接推定する端末レベルのフレームワークを提案する。
抽象
本研究では、レンズレスイメージングシステムから得られる測定値から人体の3D姿勢と形状を直接推定する端末レベルのフレームワークを提案している。 具体的には以下の3つの主要な構成要素から成る: マルチスケールレンズレス特徴デコーダ(MSFDecoder) レンズレスイメージングシステムによって光学的にエンコードされた情報を効率的に特徴抽出するためのデコーダ グローバルな知覚レイヤーを導入し、レンズレス測定値からグローバル特徴を効率的に抽出できるようにする 人体パラメトリックモデルレグレッサ MSFDecoderで抽出した特徴を入力として、SMPLパラメータを推定する 異なるスケールの特徴を段階的に統合し、人体姿勢と形状を推定する ダブルヘッド補助監督メカニズム(DHAS) 人体の四肢の推定精度を向上させるために導入 2Dキーポイントの推定と密な対応マッピングの2つの補助タスクを同時に学習する 実験結果では、提案手法であるLPSNetが、従来のベースラインよりも優れた人体姿勢と形状の推定精度を示している。特に、四肢の推定精度が大幅に向上している。また、シミュレーションデータセットや実際のシーンでの評価でも良好な結果が得られている。
統計
人体3Dキーポイントの推定誤差は平均119.20mm 人体メッシュの推定誤差は平均134.74mm
引用
なし

から抽出された主要な洞察

by Haoyang Ge,Q... arxiv.org 04-03-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.01941.pdf
LPSNet

より深い問い合わせ

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