3B insan pozu ve şekli tahmininde örtme duyarlı kıyaslama

3B insan pozu ve şekli elde edilmesi, bilgisayarlı görüde yaygın olarak çalışılan bir alandır. Rijit olmayan özellikler ve yüksek mafsallı eklemlere ek olarak, bu alandaki bir diğer zorluk da doğada yaygın olarak görülen örtmedir. Bazı yöntemler örtme durumlarını ayrıca ele almaya çalışsa da, değerlendirildikleri ölçüt yeterince incelenmemiştir. Literatürdeki tipik yaklaşım, yöntemin performansını örtme odaklı bir alt küme üzerinde raporlamaktır. Ancak böyle bir alt küme oluşturmak için örneklerdeki örtmeyi ölçmek gerekir. Mevcut yaklaşım örtmeye dayalı örnekleri ölçmek ve sıralamak için anahtar noktaları ve sınırlayıcı kutuları kullanmaktadır. Bununla birlikte, açıkça başarısız olduğu durumlar vardır ve yanlış pozitifler üretme eğilimindedir. Bu çalışma, görüntülerdeki örtmeyi yüksek doğrulukla ölçmek için yeni bir endeks olan Örtme Endeksini önermektedir. Bireysel maske tabanlı yaklaşım sadece örtmeyi başarılı bir şekilde ölçmekle kalmaz, aynı zamanda örtülenler ile örtenler arasında ayrım yapma kabiliyetine sahiptir. Ayrıca, tek görüntüden yeniden yapılandırmada kaçınılmaz bir durum olan kendi kendine örtmeyi de ölçebilmektedir. Deneylerde Örtme Endeksi daha zorlu alt kümeler oluşturarak üstün olduğunu göstermiş ve en gelişmiş örtmeye dayanıklı yöntemlerin dahi başarısında düşüşe neden olmuştur. Ayrıca, popüler 3B insan pozu ve şekli veri kümelerindeki örtme değeri en yüksek örneklerin bazıları verilmiştir.