Paper Readingはほぼ自分用の簡易的な論文まとめです
・論文基本情報
Multi-Technology Correction Based 3D Human Pose Estimation for Jump Analysis in Figure Skating
Limao Tian ,Takeshi Ikenaga
School of Information, Production and Systems, Waseda University, Kitakyushu 808-0315, Japan; ikenaga@waseda.jp
*Xina Cheng
School of Artificial Intelligence, Xidian University, Xi’an 710071, China; xncheng@xidian.edu.cn
Masaaki Honda
School of Sport Sciences, Waseda University, Tokyo 169-8050, Japan; hon@waseda.jp
13th conference of the International Sports Engineering Association (2020) Proceedings
・どんな論文か
・フィギュアスケートの2次元演技映像からを3次元で関節特徴点座標復元する。
・先行研究との差分（新規性）
・背景／衣装／競技特有の姿勢／オクルージョン／照明／カメラのパラメータなどにロバストではない。
・既存手法の2次元⇢3次元推定は、身体の基準点に対する3次元復元であり、空間内の実際の位置ではない。
時間・多視点・軌跡平滑性の3つの観点から補正し、空間での座標復元を行う。
・手法概要
・データセット：計51（1回転：23、2回転：10、3回転：15、転倒ジャンプ：3）
・6台のカメラ（1920*1080 60fps）を用いてデータ取得。キャリブレーションを行う。赤い○が撮影範囲。
・Openposeを用いて2次元関節座標を抽出。関節14点。
・2次元で左右の違いなどを修正。
・3次元では前の情報から予測することで修正
・半径30mmの球体を超えなければ検出成功。真値はマニュアルでのラベリング。
・結果
87.25%の精度（Success Frame/Total Frame）であった。
・議論
詳細なディスカッションがされていない。。。
⇢どのような場合に検出が難しい？
⇢他の手法との比較などは？
・その他
