De senaste framstegen inom 3D-avbildningsteknik ger upphov till databaser av mänskliga former, från vilka statistiska modeller kan byggas. Dessa statistiska modeller representerar förkunskaper om den mänskliga formen och gör det möjligt för oss att lösa rekonstruktionsproblem utifrån partiell information. Generera mänsklig form från traditionella antropometriska mätningar är ett sådant problem, eftersom dessa 1-D mätningar koda 3D form information. I kombination med en statistisk formmodell kan dessa lättåtkomliga mätningar utnyttjas för att skapa 3D-mänskliga former. Befintliga metoder begränsar dock skapandet av former till det utrymme som databasen spänner över och kräver därför en stor mängd träningsdata. I detta papper introducerar vi en teknik som extrapolerar den statistiskt infererade formen för att passa mätdata med hjälp av icke-linjär optimering. Denna metod säkerställer att den genererade formen är både människolik och uppfyller mätförhållandena. Vi demonstrerar metodens effektivitet och jämför den med befintliga metoder genom omfattande experiment, med hjälp av både syntetiska data och verkliga mänskliga mätningar.
Wuhrer och Shu introducerade en teknik som extrapolerar den statistiskt inferred form för att passa mätdata med hjälp av icke-linjär optimering REF.
Estimating 3D Human Shapes from Measurements
{'venue': 'Machine Vision and Applications, 24(6):1133-1147, 2013', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}