Abstrakt. Detektion, spårning, segmentering och pose uppskattning av människor i monokulära bilder är allmänt studerade. Tvådimensionella modeller av människokroppen används dock i stor utsträckning, de är vanligtvis ganska råa, representerar kroppen antingen som en grov kontur eller i termer av artikulerade geometriska primitiver. Vi beskriver en ny 2D-modell av människokroppens kontur som kombinerar en underliggande naken kropp med en lågdimensionell klädmodell. Den nakna kroppen representeras som en Contour Person som kan ta på sig en mängd olika poser och kroppsformer. Kläder representeras som en deformation från den underliggande karosskonturen. Denna deformation lärs av träningsexempel med hjälp av huvudkomponentanalys för att producera eigen kläder. Vi finner att statistiken över deformationer av kläder är skev och vi modellerar a priori sannolikheten för dessa deformationer med hjälp av en Beta fördelning. Den resulterande generativa modellen fångar realistiska mänskliga former i monokulära bilder och används för att inferera 2D kroppsform och posera under kläder. Vi använder också koefficienterna av eigen kläder för att känna igen olika kategorier av kläder på klädda människor. Metoden utvärderas kvantitativt på syntetiska och verkliga bilder och uppnår bättre noggrannhet än tidigare metoder för att uppskatta kroppsform under kläder.
Guan m.fl. REF föreslår en 2D-modell av klädd kroppsform, men modellen är inte artikulerad.
A 2D Human Body Model Dressed in Eigen Clothing
{'venue': 'ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}