연구진은 3D 지도 정보를 활용하여 단안 카메라만으로도 전역적으로 일관된 인간 자세 추정이 가능한 Map-Mono-Ego 프레임워크를 제안했어요.
기존 방법은 상대적인 움직임에만 집중하고 절대적인 위치 정보를 고려하지 못하며, 단안 시야의 스케일 모호성으로 인해 장기 추적에 어려움이 있었어요.
새롭게 공개된 AIST-Living 데이터셋은 에고센트릭 비디오와 스캔된 환경의 지상 진리 운동 데이터를 페어링하고 있으며, Map-Mono-Ego는 기존 방식보다 성능이 뛰어나 실질적인 모니터링에 활용될 수 있어요.