本文提出了一种新的半孪生卷积神经网络架构，以解决第一人称和第三人称视频之间的人物层面的对应关系问题，在关注联合场景理解，物体追踪和活动识别方面有显着的性能提升。

Apr, 2017

我们提出了一个新的任务，旨在预测在佩戴式摄像机拍摄的第一人称视频中被观察者的未来位置，我们将三个关键观察结果融入到多流卷积 - 解卷积体系结构的预测框架中，实验结果表明我们的方法在我们的新数据集以及公共社交互动数据集上是有效的。

Nov, 2017

本文提出一种新的方法，利用人的运动模式跨多个可穿戴相机视频，并建立条件随机场模型来确定引起最多相机佩戴者关注的共同兴趣人，消除了传统视频共同分割 / 定位中的外观匹配问题。

Sep, 2015

本文提出了一种基于自恋的头部运动的自我搜索技术，能够在可穿戴相机拍摄的第一人称视角视频中识别自己，以解决由这种技术带来的隐私问题，并且该技术能够应用于隐私过滤、目标视频检索以及社交群聚等实际场景中。

Jun, 2016

本文介绍了一个具有挑战性的问题，即在不受限制的视频中联合估计和跟踪未知数量的人的多人姿态。为此，我们提出一种新方法，将多人姿势估计和跟踪联合建模在一个公式中，使用时空图表示身体关节检测，在图上使用整数线性规划将其划分为子图，对应于每个人的可能身体姿势轨迹，该方法隐含处理遮挡和截断的问题。我们还提出了一个完全不受限制的评估协议和具有挑战性的 “Multi-Person PoseTrack” 数据集，评估了所提出的方法和几个基线方法在我们的新数据集上的表现。

Nov, 2016

本文提出了一种基于轨迹的框架，采用视觉和时间上的链接进行个体识别，实现人物检索，同时提供一个包含 192 个电影、127K 手动注释的轨迹的大型基准测试集，实验表明我们的方法优于传统的人体重识别方法，将平均精度提高了 20%

Jul, 2018

本文提出了一种针对无限约束视频中多人的关节追踪方法，利用简化稀疏的身体关系图和最近的快速推断方法，以及将计算量转移到卷积结构上；并将关节定位方案用于构建关节追踪形式，解决了所有场景中的关联问题，并已在公共 MPII Human Pose 基准测试中取得最新结果。

Dec, 2016

本研究提出了一种新颖的深度神经网络体系结构，通过半监督的方法，总结第一人称视频中的关键视空间信息，其中利用第三人称视频作为训练数据，并在实验中展示了这个模型的定性和定量评估。

Nov, 2017

本文提出了一种基于学习的方法，通过与另一个人的互动来估计身穿相机人的三维身体姿态，演示了我们的想法在多个领域的相关应用和视频实现。

Apr, 2019

该论文介绍了如何从单目视频中获取任意人物的准确三维身体模型和纹理，该方法仅需使用智能手机或网络摄像头，使每个人都能创建自己的全可动数字双胞胎，如社交 VR 应用或在线时尚购物的虚拟试穿。

Mar, 2018