초고속 동영상으로부터 인체 동작에 대한 3D 모델 생성

조승우; 최승욱; 김민석; 김계영

doi:10.5626/KTCP.2022.28.8.427

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자료유형: 학술저널

저자정보: 조승우 (숭실대학교) 최승욱 (숭실대학교) 김민석 (숭실대학교) 김계영 (숭실대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제28권 제8호

발행연도: 2022.8

수록면: 427 - 432 (6page)

DOI: 10.5626/KTCP.2022.28.8.427

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동영상으로부터 인체의 3D 동작 모델 생성 및 예측에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 기존에는 평속영상으로부터 관절 좌표를 추정하여 운동학적 모델을 생성하거나, 3D 재구성을 통해 인체의 3D 동작 모델을 생성한다. 하지만 스포츠와 같이 빠른 동작을 평속 카메라로 촬영하였을 때는 흐림 현상이 빈번히 발생한다. 이로 인해 3D 모델 생성 과정에서 잡음이 생성되어 부자연스러운 결과물이 생성된다. 본 논문에서는 초고속영상을 사용하여 이러한 문제를 해결하고자 한다. 제안하는 방법은 3D 재구성과 3D 사람 자세 추정을 결합하여 단일 시점 초고속 동영상으로부터 인체의 역동적인 동작에 대한 3D 모델을 생성한다. 실험을 위하여 초고속 동영상은 960fps로 획득했으며, PIFu와 MotioNet을 활용하였다. 실험을 통한 성능 평가 결과 P2S와 Chamber는 기존의 방법과 유사했지만, Normal은 0.084cm로 현저히 개선되었다.

#초고속 영상 #단일 시점 #3D 재구성 #3D 사람 자세 추정 #리깅 #ultra-high speed video #single-view #3D reconstruction #3D human pose estimation #rigging

참고문헌 (11)

참고문헌 신청

Zhe Cao, Gines Hidalgo, Tomas Simon, Shih-En Wei, Yaser Sheikh, "OpenPose: Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields," CVPR, pp. 7291-7299, 2017.

Mingyi Shi, Kfir Aberman, Andreas Aristidou, Taku Komura, Dani Lischinski, Daniel Cohen-Or, Baoquan Chen, "MotioNet: 3D Human Motion Reconstruction from Monocular Video with Skeleton Consistency," ACM Transactions on Graphics, 2020.

Shunsuke Saito, Zeng Huang, Ryota Natsume, Shigeo Morishima, Angjoo Kanazawa, Hao Li, "PIFu: Pixel-Aligned Implicit Function for High-Resolution Clothed Human Digitization," ICCV, pp. 2304-2314, 2019.

Hanyue Tu, Chunyu Wang, Wenjun Zeng, "VoxelPose: Towards Multi-Camera 3D Human Pose Estimation in Wild Environment," ECCV, pp. 197-212, 2020.

Jun-Yan Zhu, Taesung Park, Phillip Isola, Alexei A. Efros, "Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks," ICCV, pp. 2223-2232, 2017.

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