Abstrakt. Vi beskriver den första metoden att automatiskt uppskatta 3D pose av människokroppen samt dess 3D form från en enda okonstruerad bild. Vi uppskattar en full 3D mesh och visar att 2D leder ensam bär en överraskande mängd information om kroppsform. Problemet är utmanande på grund av komplexiteten i människokroppen, artikulation, ocklusion, kläder, belysning, och den inneboende tvetydighet i att härleda 3D från 2D. För att lösa detta använder vi först en nyligen publicerad CNN-baserad metod, DeepCut, för att förutsäga (bottom-up) de 2D-kropp gemensamma platser. Vi passar sedan (uppifrån och ner) en nyligen publicerad statistikkroppsmodell, kallad SMPL, till 2D-lederna. Vi gör det genom att minimera en objektiv funktion som straffar felet mellan de projicerade 3D-modellfogarna och upptäckta 2D-fogar. Eftersom SMPL fångar korrelationer i mänsklig form över hela befolkningen, kan vi på ett robust sätt anpassa den till mycket lite data. Vi utnyttjar 3D-modellen ytterligare för att förhindra lösningar som orsakar interpenetration. Vi utvärderar vår metod, SMPLify, på Leeds Sports, HumanEva och Human3.6M dataset, som visar överlägsen posera noggrannhet med avseende på toppmoderna.
Till exempel Bogo et al. REF presenterade den första metoden för att automatiskt uppskatta människokroppens 3D-pose samt dess 3D-form från en enda okonstruerad bild.
Keep it SMPL: Automatic Estimation of 3D Human Pose and Shape from a Single Image
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}