Figur 1: Oöverskådlig rörelsefångst med hjälp av vår nya Sparse Inertial Poser (SIP). Med så få som 6 IMUs fäst vid kroppen, vi återhämtar hela pose av ämnet. Nyckelidén som gör detta möjligt är att optimera alla poser av en statistisk kroppsmodell för alla ramar i sekvensen gemensamt för att passa de orienterings- och accelerationsmätningar som fångas upp av IMU. Bilder visas som referens men används inte under optimeringen. Vi tar itu med problemet med att göra mänskliga rörelser tillfångatagna i naturen mer praktiska genom att använda en liten uppsättning tröghetssensorer fästa vid kroppen. Eftersom problemet är kraftigt undertryckt, tidigare metoder antingen använda ett stort antal sensorer, som är påträngande, eller de kräver ytterligare videoinmatning. Vi tar ett annat förhållningssätt och begränsar problemet genom att: (i) använda en realistisk statistisk kroppsmodell som inkluderar antropometriska begränsningar och (ii) använda ett gemensamt optimeringsramverk för att passa modellen till orienterings- och accelerationsmätningar över flera ramar. Den resulterande spåraren Sparse Inertial Poser (SIP) möjliggör 3D human pose uppskattning med endast 6 sensorer (som sitter fast på handlederna, underbenen, ryggen och huvudet) och fungerar för godtyckliga mänskliga rörelser. Experiment på det nyligen släppta TNT15 datasetet visar att SIP med samma antal sensorer uppnår högre noggrannhet än datasetets baslinje utan att använda några videodata. Vi visar vidare SIP:s effektivitet på nyligen inspelade utmanande rörelser i utomhusscenarier som att klättra eller hoppa över en vägg.
Detta projekt har inspirerats av Sparse Inertial Poser REF-metoden för kroppsspårning.
Sparse Inertial Poser: Automatic 3D Human Pose Estimation from Sparse IMUs
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}