3D human body from a single RGB image via tetrahedral TSDF regression

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIS19054

グループ名: 【D】産業応用部門 次世代産業システム研究会

発行日: 2019/08/28

タイトル(英語): 3D human body from a single RGB image via tetrahedral TSDF regression

著者名: 鬼塚 駿仁(九州大学),トマ ディエゴ(九州大学),内山 英昭(九州大学),谷口 倫一郎(九州大学)

著者名(英語): Hayato Onizuka(Kyushu University),Diego Thomas(Kyushu University),Hideaki Uchiyama(Kyushu University),Rin-ichiro Taniguchi(Kyushu University)

キーワード: 人体モデル復元|四面体ボクセル|単眼ＲＧＢ画像|深層学習|Human body regression|Tetrahedral voxel|Single RGB image|Deep learning

要約(日本語): 人体の3次元モデルは，医療，映画産業などのアプリケーションで幅広く利用されており，RGBカメラからの3次元人体モデル復元に関する多くの研究の動機となっている．従来研究では，立方体空間内に人体モデルの復元を行うため，生成される3次元モデルの解像度が大きく制限される．この問題の解決のため，本研究では四面体で構成された人体を包含する形状の3次元空間を設定することで，効率的な人体モデルの復元を行う．従来研究では立方体空間内に人体モデルの復元を行うため，推定パラメータが莫大な数となり，モデル復元性能の低下を招いている．そこで，本研究では人体を包含する形状の3次元空間を設定することで，効率的な人体モデルの復元を行う．

要約(英語): 3D human body models are widely used in applications such as medicine and movie industry, which has motivated a lot of research on 3D human body regression from RGB cameras. In previous research, the human body is regressed in the 3D cubic space, This strongly limits the resolution of the reconstructed 3D models. To overcome this limitation, we propose to regress the 3D human body into a human-specific tight 3D volume made of tetrahedras.

原稿種別: 英語

PDFファイルサイズ: 751 Kバイト