Att uppskatta kroppsformen och hållningen hos en klädd människa i rörelse representeras som en sekvens av (eventuellt ofullständiga) 3D-maskor är viktigt för virtuella förändringsrum och säkerhet. För att lösa detta problem, statistiska form utrymmen som kodar mänsklig kroppsform och hållning variationer används ofta för att begränsa sökområdet för formen uppskattning. I detta arbete föreslår vi en ny metod som använder en hållningsinvariant form utrymme för att modellera kroppsform variation kombinerat med en skelettbaserad deformation till modell hållning variation. Vår metod kan uppskatta kroppsformen och hållningen av både statiska skanningar och rörelsesekvenser av människokroppen skannar med kläder som passar relativt nära kroppen. Vid rörelsesekvenser drar vår metod fördel av rörelsesignaler för att lösa för en enda kroppsform uppskattning tillsammans med en sekvens av hållning uppskattningar. Vi tillämpar vår strategi på både statiska avsökningar och rörelsesekvenser och visar att vi med vår metod uppnår högre monteringsnoggrannhet än när vi använder en variant av den populära SCAPE-modellen [2, 18] som statistisk modell.
Wuhrer m.fl. REF uppskattar kroppsform från statiska avsökningar eller rörelsesekvenser genom att modellera kroppsformsvariation med en skelettbaserad deformation.
Estimation of Human Body Shape and Posture Under Clothing
{'venue': 'Computer Vision and Image Understanding, 127, pp. 31-42, 2014', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}