Multi-view 3D human pose reconstruction based on spatial confidence point group for jump analysis in figure skating
Multi-view 3D human pose reconstruction based on spatial confidence point group for jump analysis in figure skating
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基于空间置信点组的多视点3D人体姿态重建用于花样滑冰跳跃分析
DOI：
10.1007/s40747-022-00837-z
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发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Ikenaga Takeshi
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Tian Limao;Cheng Xina;Honda Masaaki;Ikenaga Takeshi
花样滑冰运动员的成功跳跃具有一定的关键参数，这对运动员训练中的跳跃分析具有重要的价值。在计算机视觉应用的推动下，恢复花样滑冰运动员的三维姿态以获得有意义的变量变得越来越重要。然而，传统的作品存在着直接从相应的二维信息中获取三维信息或不考虑运动的特殊性的问题。自我遮挡、姿势异常、场地限制等问题都会导致效果不佳。针对这些问题，本文提出了一种基于标定多摄像机系统的多任务架构，以实现花样滑冰运动员的联合三维跳跃姿态。该方法由三个关键部分组成：基于似然分布和时间平滑性的离散概率点选择过滤出最有价值的二维信息；针对多摄像机场景，提出了基于多视角组合统一的大型场馆三维重建方法；基于多约束的人体骨骼估计从候选点中确定最终的三维坐标。实验证明，该方法可以应用于花样滑冰比赛的三维动画显示和动作捕捉。独立接头的成功率为：70 mm误差范围的93.38%，50 mm误差范围的92.57%，30 mm误差范围的91.55%。
Competitive figure skaters perform successful jumps with critical parameters, which are valuable for jump analysis in athlete training. Driven by recent computer vision applications, recovering 3D pose of figure skater to obtain the meaningful variables has become increasingly important. However, conventional works have suffered from getting 3D information based on the corresponding 2D information directly or leaving the specificity of sports out of consideration. Issues such as self-occlusion, abnormal pose, limitation of venue and so on will result in poor results. Motivated by these problems, this paper proposes a multi-task architecture based on a calibrated multi-camera system to facilitate jointly 3D jump pose of figure skater. The proposed methods consist of three key components: Likelihood distribution and temporal smoothness- based discrete probability points selection filter out the most valuable 2D information; Multi-perspective and combinations unification-based large-scale venue 3D reconstruction is proposed to deal with the multi-camera; multi-constraint-based human skeleton estimation decides the final 3D coordinate from the candidates. This work is proved can be applied to 3D animated display and motion capture of the figure skating competition. The success rate of the independent joint is: 93.38% of 70 mm error range, 92.57% of 50 mm error range and 91.55% of 30 mm error range.
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