Reconstructing 3D Human Pose from RGB-D Data with Occlusions

📄 arXiv: 2310.01228v2 📥 PDF

作者: Bowen Dang, Xi Zhao, Bowen Zhang, He Wang

分类: cs.CV, cs.GR

发布日期: 2023-10-02 (更新: 2023-10-15)

💡 一句话要点

提出新方法以解决RGB-D数据中人体重建的遮挡问题

🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion) 支柱五：交互与反应 (Interaction & Reaction)

关键词: 3D人体重建 RGB-D数据 遮挡处理 深度学习 虚拟现实 人机交互

📋 核心要点

  1. 现有方法在RGB-D数据中处理人体重建时，常因遮挡导致数据不完整，造成重建结果不合理。
  2. 我们的方法通过分别建模可见和不可见的身体部位，利用场景信息减少解空间，确保重建的合理性。
  3. 在PROX数据集上的实验结果显示，我们的方法在准确性和合理性上优于现有技术，提升了重建效果。

📝 摘要（中文）

我们提出了一种新方法，从RGB-D图像中重建3D人体，特别针对由于遮挡导致的数据不完整性问题。现有方法在处理人体与环境之间的遮挡时，常常导致不合理的重建结果，出现严重的人体与场景穿透现象。为此，我们通过场景信息和先验知识来减少解空间，分别对可见和不可见的身体部位进行建模，确保不可见部位不会穿透场景。具体而言，我们通过神经网络估计出一个“自由区域”，并利用“截断阴影体积”约束可见部位。实验结果表明，我们的方法在PROX数据集上相较于其他方法表现出更高的准确性和合理性。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决从RGB-D图像中重建3D人体时，由于遮挡导致的数据不完整性问题。现有方法在处理遮挡时，常常出现人体与场景的穿透现象，导致重建结果不可信。

核心思路：我们提出的方法通过考虑可见和不可见的身体部位，分别建模并约束它们的解空间。具体来说，我们设计了一个神经网络来估计“自由区域”，确保不可见部位的重建不会与场景发生穿透。

技术框架：整体方法包括两个主要模块：第一，利用神经网络估计“自由区域”，为不可见部位的重建提供安全搜索空间；第二，使用“截断阴影体积”约束可见部位，确保其与场景的合理交互。

关键创新：本研究的创新点在于通过分开建模可见和不可见的身体部位，显著减少了解空间，从而提高了重建的准确性和合理性。这一方法与传统的整体建模方法有本质区别。

关键设计：在网络结构上，我们采用了特定的损失函数来优化“自由区域”的估计，并通过体积匹配策略替代表面匹配，进一步提升了重建性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在PROX数据集上的实验结果表明，我们的方法在重建准确性上相较于基线方法提升了显著的性能，具体表现为重建误差降低了XX%，并且在合理性评估中获得了更高的评分。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括虚拟现实、增强现实和人机交互等场景，能够为这些领域提供更为准确和自然的人体重建技术。未来，该方法有望在智能监控、游戏开发和医疗影像等多个领域发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

We propose a new method to reconstruct the 3D human body from RGB-D images with occlusions. The foremost challenge is the incompleteness of the RGB-D data due to occlusions between the body and the environment, leading to implausible reconstructions that suffer from severe human-scene penetration. To reconstruct a semantically and physically plausible human body, we propose to reduce the solution space based on scene information and prior knowledge. Our key idea is to constrain the solution space of the human body by considering the occluded body parts and visible body parts separately: modeling all plausible poses where the occluded body parts do not penetrate the scene, and constraining the visible body parts using depth data. Specifically, the first component is realized by a neural network that estimates the candidate region named the "free zone", a region carved out of the open space within which it is safe to search for poses of the invisible body parts without concern for penetration. The second component constrains the visible body parts using the "truncated shadow volume" of the scanned body point cloud. Furthermore, we propose to use a volume matching strategy, which yields better performance than surface matching, to match the human body with the confined region. We conducted experiments on the PROX dataset, and the results demonstrate that our method produces more accurate and plausible results compared with other methods.