CVPRNov, 2015

从运动补偿序列中直接预测 3D 身体姿态

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TL;DR本文提出了一种高效利用视频序列中连续帧运动信息来恢复人的三维姿态的方法，并通过回归边界框的时空体到中心帧的 3D 姿势来改进现有方法。同时，为了最大限度地发挥这种方法的潜力，本文阐明必须补偿连续帧中的运动，以使被测量者保持中心，从而能够有效地消除歧义并在 Human3.6m、HumanEva 和 KTH Multiview Football 3D 人体姿态估计基准测试中取得显著改进。
motion information3d pose recoverysimplified 3d pose estimationhuman pose estimationspatio-temporal volume
发现论文，激发创造
  • 从短序列预测人体 3D 姿势

    本文介绍一种利用视频序列中连续帧的运动信息来恢复人体 3D 姿态的高效方法，直接从时空块回归到中间帧的 3D 姿态，克服了模糊和提升了现有方法的性能。

    Apr, 2015

  • 利用时间上下文对野外三维人体姿态估计进行改进

    该研究通过基于束调整的算法从单眼视频中恢复准确的 3D 人体姿势和网格，通过在整个序列上重建人体来提供额外的约束并解决歧义问题。同时，该研究提出了一个包含超过 3 百万帧来自 Kinetics 的 YouTube 视频数据集，能够提高 3D 运动估计的准确性，该算法具有实际意义。

    May, 2019

  • 增强时空上下文：单目视频中具有时态一致性的稳健 3D 人体动作恢复

    提出了一种从单眼视频中恢复时间一致的 3D 人体姿势、形状和动作的方法，通过使用具有身体感知特征表示和独立的逐帧姿势和相机初始化，结合自相似性和自注意力等技术进行时空特征聚合，该方法提供了增强的时空上下文，可在各种复杂场景下得到更准确的姿势估计和形状重建。

    Nov, 2023

  • 从视频预测三维人体动态

    本篇论文提出了一种可以根据过去的视频输入，预测人体未来三维网格模型序列的方法，通过引入自回归模型在中间潜在空间上进行预测，有效地促进了自回归预测。

    Aug, 2019

  • 基于物理学的轨迹优化算法，从单目视频重建 3D 人体姿态

    本研究利用物理引擎对姿态估计过程进行改进，从而使得我们可以利用现实世界的场景推导出物体的运动。我们的公式具有广泛的应用场景，并可处理自身接触和与场景几何之间的接触。我们的方法在 Human3.6M 和 AIST 基准测试中均获得了与现有基于物理的方法相竞争的结果，同时不需要重新训练。

    May, 2022

  • 稀疏性与深度结合：单目视频中的 3D 人体姿态估计

    本文通过提出一种新的方法，在人体姿势估计中实现了更好的 3D 姿势估计精度，通过使用单目图像序列并利用深度全卷积网络预测 2D 关节位置的不确定性图，并使用期望最大化算法进行 3D 姿势估计。

    Nov, 2015

  • 从视频中学习三维人体动力学

    通过观察人类运动的视觉序列，我们可以轻松猜测人在过去和未来的 3D 运动。我们提出了一个可以学习人类 3D 动力学表示的框架，通过简单而有效的图像特征时间编码。在测试过程中，学习到的时空表示能够预测具有平稳性的 3D 网格。我们的模型可以从单个图像中恢复当前的 3D 网格以及它未来和过去的 3D 运动，同时也可以通过半监督学习从带有 2D 姿态标注的自然视频中学习。我们通过对来自互联网海量未标记数据的模型训练，通过已有的 2D 姿态检测器得到伪基础真值 2D 姿态，证明了我们的模型可以自举学习并在三维动作预测任务中获得最新的性能。

    Dec, 2018

  • 从结构和动作学习 3D 人体姿势

    使用两种解剖启发的损失函数和弱监督学习框架，结合大规模野外 2D 和室内 / 合成 3D 数据共同学习人体姿态估计。还提出了一个简单的时间网络来调和预测的姿态序列，并通过损失表面可视化和敏感性分析仔细分析了所提出的贡献的工作机制。我们的完整流程在 Human3.6M 和 MPI-INF-3DHP 上分别提高了 11.8％和 12％，并在普通图形卡上以 30 FPS 运行。

    Nov, 2017

  • 利用时间信息进行三维姿态估计

    本文提出了一种基于 LSTM 网络，使用时间信息提高 2D 关节点坐标序列估算 3D 姿势的鲁棒性和一致性，实验在 Human3.6M 上提高了 12.2% 的精度。

    Nov, 2017

  • 通过神经渲染在静态视频中进行自监督的三维人体姿势估计

    本文介绍了一种利用自监督学习估算不需要人工标注的静态背景下单个人物的 2D 视频帧生成 3D 人体姿势的方法。作者采用射线投射技术进行人体模板的渲染，使神经网络可以对渲染结果进行优化，从而获得了令人满意的结果。

    Oct, 2022