이 논문은 인체 3D 형상과 자세를 추정하는 최신 알고리즘들이 여전히 신체 부위 간 자기 교차 현상을 포함하는 결과를 생성한다는 문제를 다룹니다. 이를 해결하기 위해 저자들은 CLOAF (CoLlisiOn-Aware Human Flow)라는 새로운 접근법을 제안합니다.
CLOAF는 상미분 방정식 (ODE)의 미분형 성질을 활용하여 자기 교차 현상을 제거하면서도 신체 형상 제약을 유지할 수 있습니다. 이를 통해 기존 방법들과 달리 자기 교차 현상을 완전히 제거할 수 있습니다. 또한 CLOAF는 미분 가능하므로 포즈 및 형상 추정 기준선을 미세 조정하여 전체 성능을 향상시키고 예측 결과의 자기 교차 현상을 제거할 수 있습니다.
더 나아가 CLOAF 전략을 사용자가 정의한 임의의 동작 필드에 적용할 수 있습니다. 이를 통해 잠재적인 충돌이나 신체 형상 사전 정보 손실 없이 환경과의 상호 작용을 모델링할 수 있습니다.
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by Andrey Davyd... klokken arxiv.org 03-15-2024
https://arxiv.org/pdf/2403.09050.pdfDypere Spørsmål