从渲染人体中学习人体测量学
计算机视觉与模式识别
2021-01-08 v1
摘要
从 RGB 图像准确估计人体测量学身体尺寸在工业设计、在线服装、医学诊断和工效学中有许多潜在应用。该主题的研究受限于以下事实：现仅存在基于将 3D 身体网格拟合到商业 CAESAR 数据集中的 3D 身体扫描而生成的合成数据集。对于 2D 仅生成了轮廓。为规避数据瓶颈，我们引入了一个包含 2,675 个女性扫描和 1,474 个男性扫描的新 3D 扫描数据集。我们还引入了一个包含 200 张 RGB 图像和卷尺测量的真实值的小型数据集。借助这两个新数据集，我们提出了一种基于部件的形状模型和一个深度神经网络，用于从 2D 图像估计人体测量尺寸。所有数据将公开可用。
引用
@article{arxiv.2101.02515,
title = {Learning Anthropometry from Rendered Humans},
author = {Song Yan and Joni-Kristian Kämäräinen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2101.02515},
year = {2021}
}