방법 (METHOD)

단안 영상 시퀀스 ${I_t}_{t=0}^T$ 가 주어졌을 때, 본 연구의 목표는 다음 세 가지를 예측하는 것이다.

1️⃣ **Local 인체 자세 $\{\theta_t \in \mathbb{R}^{21\times3}\}_{t=0}^T$**와 SMPL-X의 형태 계수 $\beta \in \mathbb{R}^{10}$

2️⃣ SMPL 공간 → 카메라 공간으로의 인체 궤적, 즉 orientation $\{\Gamma_t^c \in \mathbb{R}^3\}{t=0}^T$과 translation $\{\tau_t^c \in \mathbb{R}^3\}{t=0}^T$

3️⃣세계 좌표계(World Space)로의 궤적,

즉 orientation $\{\Gamma_t^w\}{t=0}^T$과 translation $\{\tau_t^w\}{t=0}^T$

3.1 전역 궤적 표현 (Global Trajectory Representation)

전역 인체 궤적 : SMPL 공간에서 중력 기반 세계 좌표계 W로의 변환

But, 중력 방향만으로는 수평면 위의 회전(heading) 을 정할 수 없기 때문에

세계 좌표계의 정의에는 자유도 1개의 회전 모호성 이 남는다.

제안하는 접근 방법

1. 각 이미지로부터 중력 정보를 인식한 인체 자세를 먼저 복원
2. 그 자세들을 일관된 전역 궤적(global trajectory)으로 변환

해당 접근은 사람은, 한 장의 이미지에서도 중력 방향과 인체의 방향을 직관적으로 유추할 수 있다는 관찰에 기반

+연속 프레임 간에서는 중력축 주위의 상대 회전을 추정하는 것이 더 직관적이고 견고함