BaRe-ESA: A Riemannian Framework for Unregistered Human Body Shapes

要約

人体スキャン表現、内挿、外挿のための新しいリーマン フレームワークである BaRe-ESA を紹介します。
BaRe-ESA は、登録されていないメッシュで直接動作します。つまり、事前にポイント ツー ポイント対応を確立したり、一貫したメッシュ構造を想定したりする必要はありません。
私たちの方法は、表面の空間上の不変の高次メトリックに関連付けられたリーマン (非ユークリッド) メトリックを備えた潜在空間表現に依存しています。
FAUST および DFAUST データセットの実験結果は、BaRe-ESA が形状登録、補間、および外挿に関して以前のソリューションに対して大幅な改善をもたらすことを示しています。
私たちのモデルの効率と強さは、モーション転送や体の形やポーズのランダムな生成などのアプリケーションでさらに実証されています。

要約(オリジナル)

We present BaRe-ESA, a novel Riemannian framework for human body scan representation, interpolation and extrapolation. BaRe-ESA operates directly on unregistered meshes, i.e., without the need to establish prior point to point correspondences or to assume a consistent mesh structure. Our method relies on a latent space representation, which is equipped with a Riemannian (non-Euclidean) metric associated to an invariant higher-order metric on the space of surfaces. Experimental results on the FAUST and DFAUST datasets show that BaRe-ESA brings significant improvements with respect to previous solutions in terms of shape registration, interpolation and extrapolation. The efficiency and strength of our model is further demonstrated in applications such as motion transfer and random generation of body shape and pose.

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