Resumen

Un enfoque para el modelado automático de cuerpos humanos individuales utilizando información compleja de forma y pose. El objetivo es abordar la necesidad de generar modelos de forma y pose humanas para la captura de movimiento sin marcadores. Con la captura de movimiento multivista sin marcadores, se aprenden modelos morfables tridimensionales a partir de una base de datos existente de escaneos corporales registrados con diferentes formas y poses. Estimamos el esqueleto corporal y los parámetros de pose a partir de la malla visual reconstruida a partir de múltiples siluetas humanas. La variación de pose de las formas corporales se implementa mediante el esqueleto subyacente definido. Los parámetros de forma se estiman ajustando el modelo morfable a las siluetas. Esto se hace basándose únicamente en las siluetas extraídas. Se define una función de error para medir hasta qué punto el modelo humano se ajusta a los datos de entrada, y se minimiza para obtener un buen resultado de estimación. Además, los experimentos con algunos datos muestran la solidez del método, en el que la forma del cuerpo y la pose inicial pueden obtenerse automáticamente.

• Materias:Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:captura de movimiento sin marcadores de vista, modelos morfables dimensionales, buen resultado de estimación, cuerpos humanos individuales, captura de movimiento sin marcadores, múltiples siluetas humanas, malla de casco visual, siluetas, variación de pose, modelado automático
• Keywords:view markerless motion capture, dimensional morphable models, good estimate result, individual human bodies, markerless motion capture, multiple human silhouettes, visual hull mesh, silhouettes, pose variation, automatic modeling