멀티뷰 카메라를 이용한 HMR 기반의 사람 자세 및 형태 추정 모델 성능 개선 (Performance Improvement of HMR based Human Pose and Shape Estimation Model by using Multi-View Camera)

서지정보

· 발행기관 : 한국정보기술학회
· 수록지 정보 : 한국정보기술학회논문지 / 21권 / 5호 / 1 ~ 9페이지
· 저자명 : 권혁민, 이준호, 김화종

초록

인체생성모델 기반의 연구를 통해 센서가 필요없이 이미지만으로 모션데이터를 추정하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 최근 대부분의 연구들이 단일 카메라 기반의 방식을 택하고 있으나 이는 가려진 영역에 민감하여 보이지 않는 영역이 있을 경우 모델의 성능이 떨어지는 문제가 있다. 이러한 부분을 해결하기 위해 본 연구에서는 다중카메라를 이용하는 멀티뷰 방식을 제안한다. 어떤 카메라에서 보이지 않는 영역이 다른 카메라에선 잘 보일 수 있다는 가정을 기반으로 본 연구에서는 두 개 카메라 이미지 입력에 대한 모델의 출력값을 반복 추정 과정에서 교차함으로써 두 카메라의 추정 정보를 활용할 수 있도록 하고 이를 통해 모델의 전체 성능을 개선하였다. 본 연구에서 제안하는 방식은 간단한 방식으로써 기존 모델구조를 확장하여 활용할 수 있는 장점이 있다. 제안한 방식의 효과에 관한 실험을 위해 기존 모델에 적용하여 10%이상의 성능향상을 보였다. 실험 코드는 https://github.com/kwonhyeokmin/MVHMR.git에서 확인할 수 있다.

영어초록

Through human body model based research, there is an active pursuit to estimate motion data using only image inputs without requiring sensors. However, most recent studies have opted for single-camera-based methods, which suffer from a decrease in performance when certain areas of the body are not visible in the image. To address this issue, this study proposes a multi-view-based method that using multiple cameras. Building on the assumption that a body area not visible in one camera may be visible in another, this study improves the overall performance of the model by utilizing the estimation information from two camera images in the iterative estimation process by cross-linking the output values of the model for the two camera inputs. The proposed method has the advantage of being a simple extension of existing model structures, allowing for broad applicability. The effectiveness of the proposed method was demonstrated by applying it to an existing model, resulting in more than a 10% performance improvement. The code is available in https://github.com/kwonhyeokmin/MVHMR.git.

참고자료

· 없음