Schätzung der menschlichen Form und Pose aus einem einzelnen Bild

Wir beschreiben eine Lösung für das herausfordernde Problem, die menschliche Körperform aus einem einzelnen photographischen Bild oder Gemälde zu schätzen. Unser Ansatz berechnet direkt aus monokularen Bildhinweisen die Form- und Posenparameter eines 3D-Menschmodells und bringt den Stand der Technik in mehreren Richtungen voran. Zunächst schätzen wir, basierend auf einer vom Benutzer bereitgestellten Schätzung der Körpergröße des Subjekts und einigen geklickten Punkten am Körper, eine anfängliche 3D-artikulierte Körperpose und -form. Zweitens generieren wir mithilfe dieser ersten Schätzung eine Tri-Map der Regionen innen, außen und an der Grenze des Menschen, die verwendet wird, um das Bild mittels Graph-Cuts zu segmentieren. Drittens lernen wir ein niederdimensionales lineares Modell der menschlichen Form, in dem Variationen aufgrund der Körpergröße entlang einer einzigen Dimension konzentriert sind, was eine höhenbeschränkte Schätzung der Körperform ermöglicht. Viertens formulieren wir das Problem der parametrischen menschlichen Form aus Schattierung. Wir schätzen die Körperpose, Form und Reflexion sowie die Beleuchtung der Szene, die einen synthetisierten Körper erzeugt, der robust mit den Bildnachweisen übereinstimmt. Quantitative Experimente zeigen, wie sanfte Schattierungen leistungsstarke Einschränkungen auf die menschliche Form bieten. Darüber hinaus demonstrieren wir eine neuartige Anwendung, bei der wir 3D-Menschenmodelle aus Archivfotos und Gemälden extrahieren.