Video Based Reconstruction of 3D People Models

This paper describes how to obtain accurate 3D body models and texture of arbitrary people from a single, monocular video in which a person is moving. Based on a parametric body model, we present a robust processing pipeline achieving 3D model fits with 5mm accuracy also for clothed people. Our main contribution is a method to nonrigidly deform the silhouette cones corresponding to the dynamic human silhouettes, resulting in a visual hull in a common reference frame that enables surface reconstruction. This enables efficient estimation of a consensus 3D shape, texture and implanted animation skeleton based on a large number of frames. We present evaluation results for a number of test subjects and analyze overall performance. Requiring only a smartphone or webcam, our method enables everyone to create their own fully animatable digital double, e.g., for social VR applications or virtual try-on for online fashion shopping.Comment: CVPR 2018 Spotlight, IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 2018 (CVPR

Models and estimators for markerless human motion tracking

In this work, we analyze the diferent components of a model-based motion tracking system. The system consists in: a human body model, an estimator, and a likelihood or cost function

From Image-based Motion Analysis to Free-Viewpoint Video

The problems of capturing real-world scenes with cameras and automatically analyzing the visible motion have traditionally been in the focus of computer vision research. The photo-realistic rendition of dynamic real-world scenes, on the other hand, is a problem that has been investigated in the field of computer graphics. In this thesis, we demonstrate that the joint solution to all three of these problems enables the creation of powerful new tools that are benecial for both research disciplines. Analysis and rendition of real-world scenes with human actors are amongst the most challenging problems. In this thesis we present new algorithmic recipes to attack them. The dissertation consists of three parts: In part I, we present novel solutions to two fundamental problems of human motion analysis. Firstly, we demonstrate a novel hybrid approach for markerfree human motion capture from multiple video streams. Thereafter, a new algorithm for automatic non-intrusive estimation of kinematic body models of arbitrary moving subjects from video is detailed. In part II of the thesis, we demonstrate that a marker-free motion capture approach makes possible the model-based reconstruction of free-viewpoint videos of human actors from only a handful of video streams. The estimated 3D videos enable the photo-realistic real-time rendition of a dynamic scene from arbitrary novel viewpoints. Texture information from video is not only applied to generate a realistic surface appearance, but also to improve the precision of the motion estimation scheme. The commitment to a generic body model also allows us to reconstruct a time-varying reflectance description of an actor`s body surface which allows us to realistically render the free-viewpoint videos under arbitrary lighting conditions. A novel method to capture high-speed large scale motion using regular still cameras and the principle of multi-exposure photography is described in part III. The fundamental principles underlying the methods in this thesis are not only applicable to humans but to a much larger class of subjects. It is demonstrated that, in conjunction, our proposed algorithmic recipes serve as building blocks for the next generation of immersive 3D visual media.Die Entwicklung neuer Algorithmen zur optischen Erfassung und Analyse der Bewegung in dynamischen Szenen ist einer der Forschungsschwerpunkte in der computergestützten Bildverarbeitung. Während im maschinellen Bildverstehen das Augenmerk auf der Extraktion von Informationen liegt, konzentriert sich die Computergrafik auf das inverse Problem, die fotorealistische Darstellung bewegter Szenen. In jüngster Vergangenheit haben sich die beiden Disziplinen kontinuierlich angenähert, da es eine Vielzahl an herausfordernden wissenschaftlichen Fragestellungen gibt, die eine gemeinsame Lösung des Bilderfassungs-, des Bildanalyse- und des Bildsyntheseproblems verlangen. Zwei der schwierigsten Probleme, welche für Forscher aus beiden Disziplinen eine große Relevanz besitzen, sind die Analyse und die Synthese von dynamischen Szenen, in denen Menschen im Mittelpunkt stehen. Im Rahmen dieser Dissertation werden Verfahren vorgestellt, welche die optische Erfassung dieser Art von Szenen, die automatische Analyse der Bewegungen und die realistische neue Darstellung im Computer erlauben. Es wid deutlich werden, dass eine Integration von Algorithmen zur Lösung dieser drei Probleme in ein Gesamtsystem die Erzeugung völlig neuartiger dreidimensionaler Darstellungen von Menschen in Bewegung ermöglicht. Die Dissertation ist in drei Teile gegliedert: Teil I beginnt mit der Beschreibung des Entwurfs und des Baus eines Studios zur zeitsynchronen Erfassung mehrerer Videobildströme. Die im Studio aufgezeichneten Multivideosequenzen dienen als Eingabedaten für die im Rahmen dieser Dissertation entwickelten videogestützten Bewegunsanalyseverfahren und die Algorithmen zur Erzeugung dreidimensionaler Videos. Im Anschluß daran werden zwei neu entwickelte Verfahren vorgestellt, die Antworten auf zwei fundamentale Fragen in der optischen Erfassung menschlicher Bewegung geben, die Messung von Bewegungsparametern und die Erzeugung von kinematischen Skelettmodellen. Das erste Verfahren ist ein hybrider Algorithmus zur markierungslosen optischen Messung von Bewegunsgparametern aus Multivideodaten. Der Verzicht auf optische Markierungen wird dadurch ermöglicht, dass zur Bewegungsanalyse sowohl aus den Bilddaten rekonstruierte Volumenmodelle als auch leicht zu erfassende Körpermerkmale verwendet werden. Das zweite Verfahren dient der automatischen Rekonstruktion eines kinematischen Skelettmodells anhand von Multivideodaten. Der Algorithmus benötigt weder optischen Markierungen in der Szene noch a priori Informationen über die Körperstruktur, und ist in gleicher Form auf Menschen, Tiere und Objekte anwendbar. Das Thema das zweiten Teils dieser Arbeit ist ein modellbasiertes Verfahrenzur Rekonstruktion dreidimensionaler Videos von Menschen in Bewegung aus nur wenigen zeitsynchronen Videoströmen. Der Betrachter kann die errechneten 3D Videos auf einem Computer in Echtzeit abspielen und dabei interaktiv einen beliebigen virtuellen Blickpunkt auf die Geschehnisse einnehmen. Im Zentrum unseres Ansatzes steht ein silhouettenbasierter Analyse-durch-Synthese Algorithmus, der es ermöglicht, ohne optische Markierungen sowohl die Form als auch die Bewegung eines Menschen zu erfassen. Durch die Berechnung zeitveränderlicher Oberächentexturen aus den Videodaten ist gewährleistet, dass eine Person aus jedem beliebigen Blickwinkel ein fotorealistisches Erscheinungsbild besitzt. In einer ersten algorithmischen Erweiterung wird gezeigt, dass die Texturinformation auch zur Verbesserung der Genauigkeit der Bewegunsgssch ätzung eingesetzt werden kann. Zudem ist es durch die Verwendung eines generischen Körpermodells möglich, nicht nur dynamische Texturen sondern sogar dynamische Reektionseigenschaften der Körperoberäche zu messen. Unser Reektionsmodell besteht aus einer parametrischen BRDF für jeden Texel und einer dynamischen Normalenkarte für die gesamte Körperoberäche. Auf diese Weise können 3D Videos auch unter völlig neuen simulierten Beleuchtungsbedingungen realistisch wiedergegeben werden. Teil III dieser Arbeit beschreibt ein neuartiges Verfahren zur optischen Messung sehr schneller Bewegungen. Bisher erforderten optische Aufnahmen von Hochgeschwindigkeitsbewegungen sehr teure Spezialkameras mit hohen Bildraten. Im Gegensatz dazu verwendet die hier beschriebene Methode einfache Digitalfotokameras und das Prinzip der Multiblitzfotograe. Es wird gezeigt, dass mit Hilfe dieses Verfahrens sowohl die sehr schnelle artikulierte Handbewegung des Werfers als auch die Flugparameter des Balls während eines Baseballpitches gemessen werden können. Die hochgenau erfaßten Parameter ermöglichen es, die gemessene Bewegung in völlig neuer Weise im Computer zu visualisieren. Obgleich die in dieser Dissertation vorgestellten Verfahren vornehmlich der Analyse und Darstellung menschlicher Bewegungen dienen, sind die grundlegenden Prinzipien auch auf viele anderen Szenen anwendbar. Jeder der beschriebenen Algorithmen löst zwar in erster Linie ein bestimmtes Teilproblem, aber in Ihrer Gesamtheit können die Verfahren als Bausteine verstanden werden, welche die nächste Generation interaktiver dreidimensionaler Medien ermöglichen werden

Surface Reconstruction and Evolution from Multiple Views

Applications like 3D Telepresence necessitate faithful 3D surface reconstruction of the object and 3D data compression in both spatial and temporal domains. This makes us feel immersed in virtual environments there by making 3D Telepresence a powerful tool in many applications. Hence 3D surface reconstruction and 3D compression are two challenging problems which are addressed in this thesis

Real-time human performance capture and synthesis

Most of the images one finds in the media, such as on the Internet or in textbooks and magazines, contain humans as the main point of attention. Thus, there is an inherent necessity for industry, society, and private persons to be able to thoroughly analyze and synthesize the human-related content in these images. One aspect of this analysis and subject of this thesis is to infer the 3D pose and surface deformation, using only visual information, which is also known as human performance capture. Human performance capture enables the tracking of virtual characters from real-world observations, and this is key for visual effects, games, VR, and AR, to name just a few application areas. However, traditional capture methods usually rely on expensive multi-view (marker-based) systems that are prohibitively expensive for the vast majority of people, or they use depth sensors, which are still not as common as single color cameras. Recently, some approaches have attempted to solve the task by assuming only a single RGB image is given. Nonetheless, they can either not track the dense deforming geometry of the human, such as the clothing layers, or they are far from real time, which is indispensable for many applications. To overcome these shortcomings, this thesis proposes two monocular human performance capture methods, which for the first time allow the real-time capture of the dense deforming geometry as well as an unseen 3D accuracy for pose and surface deformations. At the technical core, this work introduces novel GPU-based and data-parallel optimization strategies in conjunction with other algorithmic design choices that are all geared towards real-time performance at high accuracy. Moreover, this thesis presents a new weakly supervised multiview training strategy combined with a fully differentiable character representation that shows superior 3D accuracy. However, there is more to human-related Computer Vision than only the analysis of people in images. It is equally important to synthesize new images of humans in unseen poses and also from camera viewpoints that have not been observed in the real world. Such tools are essential for the movie industry because they, for example, allow the synthesis of photo-realistic virtual worlds with real-looking humans or of contents that are too dangerous for actors to perform on set. But also video conferencing and telepresence applications can benefit from photo-real 3D characters, as they can enhance the immersive experience of these applications. Here, the traditional Computer Graphics pipeline for rendering photo-realistic images involves many tedious and time-consuming steps that require expert knowledge and are far from real time. Traditional rendering involves character rigging and skinning, the modeling of the surface appearance properties, and physically based ray tracing. Recent learning-based methods attempt to simplify the traditional rendering pipeline and instead learn the rendering function from data resulting in methods that are easier accessible to non-experts. However, most of them model the synthesis task entirely in image space such that 3D consistency cannot be achieved, and/or they fail to model motion- and view-dependent appearance effects. To this end, this thesis presents a method and ongoing work on character synthesis, which allow the synthesis of controllable photoreal characters that achieve motion- and view-dependent appearance effects as well as 3D consistency and which run in real time. This is technically achieved by a novel coarse-to-fine geometric character representation for efficient synthesis, which can be solely supervised on multi-view imagery. Furthermore, this work shows how such a geometric representation can be combined with an implicit surface representation to boost synthesis and geometric quality.In den meisten Bildern in den heutigen Medien, wie dem Internet, Büchern und Magazinen, ist der Mensch das zentrale Objekt der Bildkomposition. Daher besteht eine inhärente Notwendigkeit für die Industrie, die Gesellschaft und auch für Privatpersonen, die auf den Mensch fokussierten Eigenschaften in den Bildern detailliert analysieren und auch synthetisieren zu können. Ein Teilaspekt der Anaylse von menschlichen Bilddaten und damit Bestandteil der Thesis ist das Rekonstruieren der 3D-Skelett-Pose und der Oberflächendeformation des Menschen anhand von visuellen Informationen, was fachsprachlich auch als Human Performance Capture bezeichnet wird. Solche Rekonstruktionsverfahren ermöglichen das Tracking von virtuellen Charakteren anhand von Beobachtungen in der echten Welt, was unabdingbar ist für Applikationen im Bereich der visuellen Effekte, Virtual und Augmented Reality, um nur einige Applikationsfelder zu nennen. Nichtsdestotrotz basieren traditionelle Tracking-Methoden auf teuren (markerbasierten) Multi-Kamera Systemen, welche für die Mehrheit der Bevölkerung nicht erschwinglich sind oder auf Tiefenkameras, die noch immer nicht so gebräuchlich sind wie herkömmliche Farbkameras. In den letzten Jahren gab es daher erste Methoden, die versuchen, das Tracking-Problem nur mit Hilfe einer Farbkamera zu lösen. Allerdings können diese entweder die Kleidung der Person im Bild nicht tracken oder die Methoden benötigen zu viel Rechenzeit, als dass sie in realen Applikationen genutzt werden könnten. Um diese Probleme zu lösen, stellt die Thesis zwei monokulare Human Performance Capture Methoden vor, die zum ersten Mal eine Echtzeit-Rechenleistung erreichen sowie im Vergleich zu vorherigen Arbeiten die Genauigkeit von Pose und Oberfläche in 3D weiter verbessern. Der Kern der Methoden beinhaltet eine neuartige GPU-basierte und datenparallelisierte Optimierungsstrategie, die im Zusammenspiel mit anderen algorithmischen Designentscheidungen akkurate Ergebnisse erzeugt und dabei eine Echtzeit-Laufzeit ermöglicht. Daneben wird eine neue, differenzierbare und schwach beaufsichtigte, Multi-Kamera basierte Trainingsstrategie in Kombination mit einem komplett differenzierbaren Charaktermodell vorgestellt, welches ungesehene 3D Präzision erreicht. Allerdings spielt nicht nur die Analyse von Menschen in Bildern in Computer Vision eine wichtige Rolle, sondern auch die Möglichkeit, neue Bilder von Personen in unterschiedlichen Posen und Kamera- Blickwinkeln synthetisch zu rendern, ohne dass solche Daten zuvor in der Realität aufgenommen wurden. Diese Methoden sind unabdingbar für die Filmindustrie, da sie es zum Beispiel ermöglichen, fotorealistische virtuelle Welten mit real aussehenden Menschen zu erzeugen, sowie die Möglichkeit bieten, Szenen, die für den Schauspieler zu gefährlich sind, virtuell zu produzieren, ohne dass eine reale Person diese Aktionen tatsächlich ausführen muss. Aber auch Videokonferenzen und Telepresence-Applikationen können von fotorealistischen 3D-Charakteren profitieren, da diese die immersive Erfahrung von solchen Applikationen verstärken. Traditionelle Verfahren zum Rendern von fotorealistischen Bildern involvieren viele mühsame und zeitintensive Schritte, welche Expertenwissen vorraussetzen und zudem auch Rechenzeiten erreichen, die jenseits von Echtzeit sind. Diese Schritte beinhalten das Rigging und Skinning von virtuellen Charakteren, das Modellieren von Reflektions- und Materialeigenschaften sowie physikalisch basiertes Ray Tracing. Vor Kurzem haben Deep Learning-basierte Methoden versucht, die Rendering-Funktion von Daten zu lernen, was in Verfahren resultierte, die eine Nutzung durch Nicht-Experten ermöglicht. Allerdings basieren die meisten Methoden auf Synthese-Verfahren im 2D-Bildbereich und können daher keine 3D-Konsistenz garantieren. Darüber hinaus gelingt es den meisten Methoden auch nicht, bewegungs- und blickwinkelabhängige Effekte zu erzeugen. Daher präsentiert diese Thesis eine neue Methode und eine laufende Forschungsarbeit zum Thema Charakter-Synthese, die es erlauben, fotorealistische und kontrollierbare 3D-Charakteren synthetisch zu rendern, die nicht nur 3D-konsistent sind, sondern auch bewegungs- und blickwinkelabhängige Effekte modellieren und Echtzeit-Rechenzeiten ermöglichen. Dazu wird eine neuartige Grobzu- Fein-Charakterrepräsentation für effiziente Bild-Synthese von Menschen vorgestellt, welche nur anhand von Multi-Kamera-Daten trainiert werden kann. Daneben wird gezeigt, wie diese explizite Geometrie- Repräsentation mit einer impliziten Oberflächendarstellung kombiniert werden kann, was eine bessere Synthese von geomtrischen Deformationen sowie Bildern ermöglicht.ERC Consolidator Grant 4DRepL

3D object reconstruction using computer vision : reconstruction and characterization applications for external human anatomical structures

Tese de doutoramento. Engenharia Informática. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 201

3D Human Pose and Shape Estimation Based on Parametric Model and Deep Learning

3D human body reconstruction from monocular images has wide applications in our life, such as movie, animation, Virtual/Augmented Reality, medical research and so on. Due to the high freedom of human body in real scene and the ambiguity of inferring 3D objects from 2D images, it is a challenging task to accurately recover 3D human body models from images. In this thesis, we explore the methods for estimating 3D human body models from images based on parametric model and deep learning.In the first part, the coarse 3D human body models are estimated automatically from multi-view images based on a parametric human body model called SMPL model. Two routes are exploited for estimating the pose and shape parameters of the SMPL model to obtain the 3D models: (1) Optimization based methods; and (2) Deep learning based methods. For the optimization based methods, we propose the novel energy functions based on some prior information including the 2D joint points and silhouettes. Through minimizing the energy functions, the SMPL model is fitted to the prior information, and then, the coarse 3D human body is obtained. In addition to the traditional optimization based methods, a deep learning based method is also proposed in the following work to regress the pose and shape parameters of the SMPL model. A novel architecture is proposed to put the optimization into a training loop of convolutional neural network (CNN) to form a self-supervision structure based on the multi-view images. The proposed methods are evaluated on both synthetic and real datasets to demonstrate that they can obtain better estimation of the pose and shape of 3D human body than previous approaches.In the second part, the problem is shifted to the detailed 3D human body reconstruction from multi-view images. Instead of using the SMPL model, implicit function is utilized to represent 3D models because implicit representation can generate continuous surface and has better flexibility for arbitrary topology. Firstly, a multi-scale features based method is proposed to learn the implicit representation for 3D models through multi-stage hourglass networks from multi-view images. Furthermore, a coarse-to-fine method is proposed to refine the 3D models from multi-view images through learning the voxel super-resolution. In this method, the coarse 3D models are estimated firstly by the learned implicit function based on multi-scale features from multi-view images. Afterwards, by voxelizing the coarse 3D models to low resolution voxel grids, voxel super-resolution is learned through a multi-stage 3D CNN for feature extraction from low resolution voxel grids and fully connected neural network for predicting the implicit function. Voxel super-resolution is able to remove the false reconstruction and preserve the surface details. The proposed methods are evaluated on both real and synthetic datasets in which our method can estimate 3D model with higher accuracy and better surface quality than some previous methods

Markerless View Independent Gait Analysis with Self-camera Calibration

We present a new method for viewpoint independent markerless gait analysis. The system uses a single camera, does not require camera calibration and works with a wide range of directions of walking. These properties make the proposed method particularly suitable for identification by gait, where the advantages of completely unobtrusiveness, remoteness and covertness of the biometric system preclude the availability of camera information and use of marker based technology. Tests on more than 200 video sequences with subjects walking freely along different walking directions have been performed. The obtained results show that markerless gait analysis can be achieved without any knowledge of internal or external camera parameters and that the obtained data that can be used for gait biometrics purposes. The performance of the proposed method is particularly encouraging for its appliance in surveillance scenarios