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[국내논문] K-SMPL: 한국인 체형 데이터 기반의 매개화된 인체 모델
K-SMPL: Korean Body Measurement Data Based Parametric Human Model 원문보기

컴퓨터그래픽스학회논문지 = Journal of the Korea Computer Graphics Society, v.28 no.4, 2022년, pp.1 - 11  

최별이 (한국과학기술원 문화기술대학원) ,  이성희 (한국과학기술원 문화기술대학원)

초록
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선형 스키닝 기반 3D 인체 생성 모델 SMPL (Skinned Multi-Person Linear Model)은 1990년대 미국 거주 미국인들 3천 8백여명을 대상으로 만들어진 3D 신체 데이터베이스인 CEASAR 로부터 최적화 기법을 통해 만들어진 가장 널리 쓰이는 통계적인 3D 모델이다. 본 연구는 한국인 체형의 통계적 특성을 보다 정확히 표현하는 SMPL기반의 한국인 체형 3D 모델을 제안한다. 이를 위해 우리는 한국인 여성 2천7백여명의 신체 각 부위의 실측 데이터에 기존 3D SMPL 모델을 피팅하는 비선형 최적화 알고리즘을 개발한다. 이를 사용하여 한국인 3D 신체 데이터베이스를 구축하고, 주성분 분석 방법으로 한국인 체형 기반 매개화된 3D 모델을 개발한다. 본 연구를 통해 제안하는 한국인의 체형적 특징을 가진 블렌드쉐입과 새로운 체형 파라미터는 기존 모델이 표현하는 체형에 비해 한국인 체형 데이터 특성을 잘 반영함을 확인하였다. 뿐만 아니라, 우리의 모델은 SMPL에 비해 신체 실측 데이터에 대한 피팅 정확도를 개선함을 확인하였다. 제안된 모델은 향후 아바타 생성이나 인체 형상 측정 등 다양한 용도로 사용될 수 있다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

The Skinned Multi-Person Linear Model (SMPL) is the most widely used parametric 3D Human Model optimized and learned from CAESAR, a 3D human scanned database created with measurements from 3,800 people living in United States in the 1990s. We point out the lack of racial diversity of body types in S...

주제어

참고문헌 (23)

  1. D. Anguelov, P. Srinivasan, D. Koller, S. Thrun, J. Rodgers, and J. Davis, "Scape: Shape completion and animation of people," ACM Trans. Graph., vol. 24, no. 3, p. 408-416, jul 2005. [Online]. Available: https://doi.org/10.1145/1073204. 1073207 

  2. G. Pons-Moll, J. Romero, N. Mahmood, and M. J. Black, "Dyna: A model of dynamic human shape in motion," ACM Trans. Graph., vol. 34, no. 4, jul 2015. [Online]. Available: https://doi.org/10.1145/2766993 

  3. Y. Chen, Z. Liu, and Z. Zhang, "Tensor-based human body modeling," in Proceedings of the IEEE Conference on Com- puter Vision and Pattern Recognition (CVPR), June 2013. 

  4. H. Seo, F. Cordier, and N. Magnenat-Thalmann, "Synthesiz- ing animatable body models with parameterized shape modifications," in SCA '03, 2003. 

  5. H. Xu, E. G. Bazavan, A. Zanfir, W. T. Freeman, R. Suk- thankar, and C. Sminchisescu, "Ghum ghuml: Generative 3d human shape and articulated pose models," in Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), June 2020. 

  6. M. Loper, N. Mahmood, J. Romero, G. Pons-Moll, and M. J. Black, "SMPL: A skinned multi-person linear model," ACM Trans. Graphics (Proc. SIGGRAPH Asia), vol. 34, no. 6, pp. 248:1-248:16, Oct. 2015. 

  7. T. von Marcard, B. Rosenhahn, M. Black, and G. Pons-Moll, "Sparse inertial poser: Automatic 3d human pose estimation from sparse imus," Computer Graphics Forum 36(2), Proceedings of the 38th Annual Conference of the European Association for Computer Graphics (Eurographics), 2017. [Online]. Available:/brokenurl#Video 

  8. M. Loper, N. Mahmood, and M. J. Black, "Mosh: Motion and shape capture from sparse markers," ACM Trans. Graph., vol. 33, no. 6, nov 2014. [Online]. Available: https://doi.org/10.1145/2661229.2661273 

  9. N. Mahmood, N. Ghorbani, N. F. Troje, G. Pons-Moll, and M. J. Black, "Amass: Archive of motion capture as surface shapes," 2019 IEEE/CVF International Conference on CVomputer Vision(ICCV), pp. 5441-5450, 2019. 

  10. A. Kanazawa, M. J. Black, D. W. Jacobs, and J. Malik, "End-toend recovery of human shape and pose," in 2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2018, pp. 7122-7131. 

  11. M. Kocabas, N. Athanasiou, and M. J. Black, "Vibe: Video inference for human body pose and shape estimation," in Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), June 2020. 

  12. A. A. A. Osman, T. Bolkart, and M. J. Black, "STAR: A sparse trained articulated human body regressor," pp. 598-613. 

  13. K. Robinette, S. Blackwell, H. Daanen, M. Boehmer, and S. Fleming, "Civilian American and European surface anthropometry resource(Caesar)," USA, p. 74, June 2002. 

  14. B. Allen, B. Curless, and Z. Popovi c, "The space of human body shapes: Reconstruction and parameterization from range scans," ACM Trans.Graph., vol. 22, no. 3, p. 587-594, 2003. 

  15. H. Seo, F. Cordier, and N. Thalmann, "Synthesizing animatable body models with parameterized shape modifications," 07 2003. 

  16. H. Joo, T. Simon, and Y. Sheikh, "Total capture: A 3d deformation model for tracking faces, hands, and bodies," 06 2018, pp. 8320-8329. 

  17. G. Pavlakos, V. Choutas, N. Ghorbani, T. Bolkart, A. A. A. Osman, D. Tzionas, and M. J. Black, "Expressive body capture: 3d hands, face, and body from a single image," in Proceedings IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), June 2019, pp. 10975-10985. [Online]. Available: http://smpl-x.is.tue.mpg.de 

  18. "SizeKorea, " 2020, [Online] Available : https://sizekorea.kr/human-meas-search/3d-human-shape/intro/ 

  19. S.Agarwal, K.Mierle, and T.C.S. Team, "Ceres Solver, " 3 2022. [Online]. Available : https://github.com/ceres-solver/ceres-solver 

  20. 김용규, 김덕수-.(2021).3차원 형상 복원을 위한 점진적 점유예측 네트워크.컴퓨터그래픽스학회논문지,27(3),65-74. 

  21. 문지혜, 박상훈, 윤승현.(2022).3D Magic Wand: 하모닉 필드를 이용한 메쉬 분할 기법.컴퓨터그래픽스학회논문지,28(1),11-19. 

  22. 주은정, 최명걸.(2020).정적 드레이프를 이용한 니트 옷감의 시뮬레이션 파라미터 추정.컴퓨터그래픽스학회논문지,26(5),15-24. 

  23. 박정호, 박상훈, 윤승현.(2020).형상 차이 기반 홀 패치의 파라미트릭블렌딩 기법.컴퓨터그래픽스학회논문지,26(3),39-48. 

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