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Human Pose Estimation 분야에서 핫한 Convolutional Pose Machines 을 이용해서 연구중인데, 내가 시도하려고 했던, 아니 향후 시도할 예정이었던 내용의 연구가 이미 발표되었다. (따끈 따끈한 1월 5일에!) 대단하기도 하고 허탈하기도하고 신기하기도 하다. 심지어 참고문헌에 내가 봤었던 논문들이 쫙 있어서 너무 놀랬다...


내가 생각한건 기존에 존재하는 3D Shape 모델인 SMPL 모델을 가지고 Deformal한 모델을 생성하거나 매칭하는 것이었는데 이렇게 좋은 연구가 나와주었다. 나도 이 모델을 가지고 연구를 하려다가 권한문제로 필요한 파일을 못받게 되는 문제 때문에 아직 나아가지 못했다가 일단 3D pose estimation 먼저 하고 다되면 ... 하려고 했던 건데....


대단하다.


앞으로 내가 나아갈 방향에 대해서도 참고할만한 좋은 자료가 될 것 같다.


이것의 기존 연구였던 멀티 환경(다수의 사람들이 포함되어있는)에서 Face, Hands, Body 를 추정 또는 탐지 (Estimation or Detection)하는 연구에서 Deformation 모델과의 매칭을 통하여 좀더 인체를 유연하게 표현하는 것이다. 기존 SMP모델의 몸체에 대해서만 Tracking이 되었고, 이 논문은 Face, Hand, Body 에 대해서도 Tracking이 가능하다. 


대단하다는 말밖에, 이걸 참고해서 더 공부해야겠다. 좋은 밑거름이 될 좋은 논문이다. 


카네기 멜론 대학 감사합니다.




출처 : http://www.cs.cmu.edu/~hanbyulj/totalcapture/

논문 : https://arxiv.org/abs/1801.01615





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