: Med tanke på statiska 3D-skanningar eller 3D-skanning sekvenser (i rosa), uppskattar vi den nakna formen under kläder (beige). Vår metod ger exakta resultat genom att minimera en objektiv funktion som fångar de synliga detaljerna i huden, samtidigt som den är robust mot kläderna. Vi visar flera par klädda avsökningssekvenser och den uppskattade kroppsformen under. Vi tar itu med problemet med att uppskatta mänsklig pose och kroppsform från 3D-skanningar över tid. Tillförlitlig uppskattning av 3D kroppsform är nödvändig för många applikationer, inklusive virtuella försök, hälsoövervakning, och avatar skapande för virtuell verklighet. Skanning av kroppar i minimala kläder utgör emellertid ett praktiskt hinder för dessa tillämpningar. Vi tar itu med detta problem genom att uppskatta kroppsform under kläder från en sekvens av 3D-skanningar. Tidigare metoder som har utnyttjat kroppsmodeller producerar släta former utan personliga detaljer. Vi bidrar med ett nytt tillvägagångssätt för att återställa en personlig form av personen. Den uppskattade formen avviker från en parametrisk modell för att passa 3D-skanningen. Vi demonstrerar metoden med hjälp av högkvalitativa 4D-data samt sekvenser av visuella skrov som extraheras från multi-view bilder. Vi tillhandahåller också BUFF, en ny 4D-datauppsättning som möjliggör kvantitativ utvärdering http://buff.is.tue.mpg.de/. Vår metod överträffar state of the art i både pose estimation och form estimering, kvalitativt och kvantitativt.
BUFF REF levererar högkvalitativa 4D-skanningar av klädda kroppar, men kroppsformerna och plaggkategorierna är ganska begränsade.
Detailed, Accurate, Human Shape Estimation from Clothed 3D Scan Sequences
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}