Occlusion-aware benchmarking in 3D human pose and shape estimation
3B insan pozu ve şekli tahmininde örtme duyarlı kıyaslama
- Tez No: 881618
- Danışmanlar: PROF. DR. LALE AKARUN ERSOY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 110
Özet
3B insan pozu ve şekli elde edilmesi, bilgisayarlı görüde yaygın olarak çalışılan bir alandır. Rijit olmayan özellikler ve yüksek mafsallı eklemlere ek olarak, bu alandaki bir diğer zorluk da doğada yaygın olarak görülen örtmedir. Bazı yöntemler örtme durumlarını ayrıca ele almaya çalışsa da, değerlendirildikleri ölçüt yeterince incelenmemiştir. Literatürdeki tipik yaklaşım, yöntemin performansını örtme odaklı bir alt küme üzerinde raporlamaktır. Ancak böyle bir alt küme oluşturmak için örneklerdeki örtmeyi ölçmek gerekir. Mevcut yaklaşım örtmeye dayalı örnekleri ölçmek ve sıralamak için anahtar noktaları ve sınırlayıcı kutuları kullanmaktadır. Bununla birlikte, açıkça başarısız olduğu durumlar vardır ve yanlış pozitifler üretme eğilimindedir. Bu çalışma, görüntülerdeki örtmeyi yüksek doğrulukla ölçmek için yeni bir endeks olan Örtme Endeksini önermektedir. Bireysel maske tabanlı yaklaşım sadece örtmeyi başarılı bir şekilde ölçmekle kalmaz, aynı zamanda örtülenler ile örtenler arasında ayrım yapma kabiliyetine sahiptir. Ayrıca, tek görüntüden yeniden yapılandırmada kaçınılmaz bir durum olan kendi kendine örtmeyi de ölçebilmektedir. Deneylerde Örtme Endeksi daha zorlu alt kümeler oluşturarak üstün olduğunu göstermiş ve en gelişmiş örtmeye dayanıklı yöntemlerin dahi başarısında düşüşe neden olmuştur. Ayrıca, popüler 3B insan pozu ve şekli veri kümelerindeki örtme değeri en yüksek örneklerin bazıları verilmiştir.
Özet (Çeviri)
3D human pose and shape reconstruction is a widely studied area in computer vision. In addition to non-rigid features and highly articulated joints, another challenge in this area is occlusion, which is common in nature. Although some methods explicitly try to handle occlusion cases, the benchmark against which they are evaluated is vague. The typical approach in the literature is to report the performance of the method on an occlusion-oriented subset. However, to form such a subset, it is necessary to quantify the occlusion in the samples. The existing approach uses the keypoints and bounding boxes to quantify and rank samples based on occlusion. However, it fails in several cases and tends to produce false positives. This study proposes the Occlusion Index, a novel index to quantify occlusion in images with high accuracy. The instance mask-based approach not only successfully quantifies occlusion, but also discriminates between occluders and occluders. It also reports the self-occlusion of a person, which is an unavoidable phenomenon in single-view reconstruction. The experiments show the superiority of the Occlusion Index by forming more challenging subsets, causing state-of-the-art occlusion-robust methods to fail more often. Also, some of the most occluded samples in the popular 3D human pose and shape estimation datasets are included.
Benzer Tezler
- Real-time stereo to multi-view video conversion
Gerçek zamanlı stereodan çoklu-görüntülü videoya dönüşüm
CEVAHİR ÇIĞLA
Doktora
İngilizce
2012
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. A. AYDIN ALATAN
- Occlusion aware stereo matching with O(1) complexity
Örtmeleri gözeterek O(1) karmaşıklıkta stereo eşleme
YETİ ZİYA GÜRBÜZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDULLAH AYDIN ALATAN
- Occlusion-aware 3D multiple object tracking for visual surveillance
Görsel gözetleme amaçlı kapanma gözeten 3 boyutlu çoklu nesne takibi
OSMAN TOPÇU
Doktora
İngilizce
2013
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDULLAH AYDIN ALATAN
YRD. DOÇ. DR. ALİ ÖZER ERCAN
- Occlusion robust and aware face recognition
Bir kısmı kapalı yüz görüntülerine dayanıklı ve farkında yüz tanıma
MUSTAFA EKREM ERAKIN
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAZIM KEMAL EKENEL
- Superpixel based image sequence representation and motion estimation
Süper pikseller ile görüntü dizilerinin betimlenmesi ve hareket kestirimi
KUTALMIŞ GÖKALP İNCE
Doktora
İngilizce
2017
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDULLAH AYDIN ALATAN
PROF. DR. MÜBECCEL DEMİREKLER