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Große, hochwertige Datensätze zur Körperform und Kinematik des Menschen bilden die Grundlage für Modellierungs- und Simulationsansätze in der Computer Vision, Computergrafik und Biomechanik. Die Erstellung von Datensätzen, die naturalistische Aufnahmen mit hochpräzisen Daten zur tatsächlichen Körperform und Pose kombinieren, ist herausfordernd, da verschiedene bewegungsaufzeichnende Systeme entweder für das eine oder andere optimiert sind. Wir adressieren dieses Problem in unserem Datensatz, indem wir verschiedene Hardware-Systeme verwenden, um teilweise überlappende Informationen und synchronisierte Daten aufzuzeichnen, die sich für Transferlernen eignen. Dieses multimodale Datenset enthält 9 Stunden optische Motion-Capture-Daten, 17 Stunden Video-Daten aus 4 unterschiedlichen Blickwinkeln, die von stationären und handgehaltenen Kameras aufgezeichnet wurden, sowie 6,6 Stunden Daten von inertialen Messeinheiten, die von 60 weiblichen und 30 männlichen Darstellern aufgezeichnet wurden, die eine Sammlung von 21 alltäglichen Aktionen und Sportbewegungen ausführen. Die verarbeiteten Motion-Capture-Daten sind auch als realistische 3D-Menschenmaschen verfügbar. Wir erwarten die Nutzung dieses Datensatzes für Forschungen zur Schätzung der menschlichen Pose, zur Aktionsrecognition, zur Bewegungsmodellierung, zur Ganganalyse und zur Rekonstruktion der Körperform.
Ghorbani et al. (Do,) haben diese Frage untersucht.