用于人体表面分析的黎曼框架
计算机视觉与模式识别
2021-10-26 v2
摘要
我们提出了一个在形状和姿态变化下比较3D人体形状的新框架。由于3D人体形状在不同个体和身体姿态间差异显著,这一问题具有挑战性。我们通过使用黎曼方法来解决这一问题。我们的核心贡献是将人体表面映射到度量与法线空间。我们为该空间配备了一族黎曼度量,称为 Ebin(或 DeWitt)度量。我们将人体表面视为配备了一族黎曼度量的“形状空间”中的一个点。该度量族在刚体运动和重参数化下保持不变;因此它在表面的“形状空间”上诱导出一个度量。利用给定模板对人体进行对齐,我们表明该度量族使我们能够区分形状和姿态的变化。所提出的框架具有多项优势。首先,我们定义了一族具有理想不变性特性的度量,用于人体形状比较。其次,我们提出了一个高效的框架来计算给定所选度量下人体形状间的测地线路径。第三,该框架为人体表面的统计形状分析提供了一些基本工具。最后,我们展示了所提出框架在人体姿态和形状检索中的效用。
引用
@article{arxiv.2108.11449,
title = {A Riemannian Framework for Analysis of Human Body Surface},
author = {Emery Pierson and Mohamed Daoudi and Alice-Barbara Tumpach},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.11449},
year = {2021}
}
备注
IEEE Workshop on Applications of Computer Vision (WACV) 2022, accepted