Figur 1: Vår teknik gör det möjligt att för första gången extrahera exakta 3D mänskliga kroppsmodeller, inklusive hår och kläder, från en enda videosekvens av personen som rör sig framför kameran så att personen ses från alla sidor. Detta papper beskriver en metod för att få exakt 3D-kroppsmodeller och textur av godtyckliga människor från en enda, monokulära video där en person rör sig. Baserat på en parametrisk kropp modell, presenterar vi en robust bearbetning pipeline för att infer 3D modell former inklusive klädda människor med 4,5mm återuppbyggnad noggrannhet. Kärnan i vår strategi är omvandlingen av dynamisk kropp posera till en kanonisk ram av referens. Vårt huvudsakliga bidrag är en metod för att omvandla siluettkottar som motsvarar dynamiska mänskliga silhuetter för att få ett visuellt skrov i en gemensam referensram. Detta möjliggör effektiv uppskattning av samförstånd 3D form, struktur och implanterat animeringsskelett baserat på ett stort antal ramar. Resultat på 4 olika dataset visar effektiviteten i vår strategi för att producera korrekta 3D-modeller. Vår metod, som bara kräver en RGB-kamera, gör det möjligt för alla att skapa sin egen fullt animatable digital dubbel, t.ex. för sociala VR-applikationer eller virtuella försök för modeshopping online.
Alldieck m.fl. REF rekonstruera detaljerad form inklusive kläder från en monokulär RGB video men metoden är off-line.
Video Based Reconstruction of 3D People Models
{'venue': 'IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 2018 (CVPR)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}