Geri Dön

Occlusion-aware benchmarking in 3D human pose and shape estimation

3B insan pozu ve şekli tahmininde örtme duyarlı kıyaslama

  1. Tez No: 881618
  2. Yazar: EMRE GİRGİN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. LALE AKARUN ERSOY
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. 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

  1. Real-time stereo to multi-view video conversion

    Gerçek zamanlı stereodan çoklu-görüntülü videoya dönüşüm

    CEVAHİR ÇIĞLA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. A. AYDIN ALATAN

  2. Occlusion aware stereo matching with O(1) complexity

    Örtmeleri gözeterek O(1) karmaşıklıkta stereo eşleme

    YETİ ZİYA GÜRBÜZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ABDULLAH AYDIN ALATAN

  3. Occlusion-aware 3D multiple object tracking for visual surveillance

    Görsel gözetleme amaçlı kapanma gözeten 3 boyutlu çoklu nesne takibi

    OSMAN TOPÇU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ABDULLAH AYDIN ALATAN

    YRD. DOÇ. DR. ALİ ÖZER ERCAN

  4. Occlusion robust and aware face recognition

    Bir kısmı kapalı yüz görüntülerine dayanıklı ve farkında yüz tanıma

    MUSTAFA EKREM ERAKIN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAZIM KEMAL EKENEL

  5. Superpixel based image sequence representation and motion estimation

    Süper pikseller ile görüntü dizilerinin betimlenmesi ve hareket kestirimi

    KUTALMIŞ GÖKALP İNCE

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ABDULLAH AYDIN ALATAN

    PROF. DR. MÜBECCEL DEMİREKLER