重建 NBA 球员
计算机视觉与模式识别
2020-07-28 v1
摘要
从单张照片进行 3D 身体姿态与形状估计已取得巨大进展。然而，最先进的结果仍因具有挑战性的身体姿态、衣物建模以及自遮挡而产生误差。篮球比赛领域尤其具有挑战性，因为它呈现出所有这些难题。在本文中，我们提出了一种优于最先进方法的篮球球员重建新方法。我们方法的关键在于一种为 NBA 球员创建可摆姿、带蒙皮模型的新方法，以及一个网格大型数据库（源自 NBA2K19 电子游戏），我们将发布给研究界。基于这些模型，我们提出了一种新方法，以任意篮球姿态下着衣球员的单张照片为输入，输出该球员的高分辨率网格与 3D 姿态。我们展示了相对于最先进的单图像身体形状重建方法的实质性改进。
引用
@article{arxiv.2007.13303,
title = {Reconstructing NBA Players},
author = {Luyang Zhu and Konstantinos Rematas and Brian Curless and Steve Seitz and Ira Kemelmacher-Shlizerman},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.13303},
year = {2020}
}
备注
ECCV 2020