Aug, 2018

重新思考三维姿态：用于非标记运动捕捉的多阶段细化与恢复

PDF
TL;DR通过多相机无标记运动捕捉，使用基于 CNN 的方法进行人体运动捕捉，利用三维推理提高关节点定位准确性，并利用高质量的多相机训练数据来提高现有单相机模型的准确性。
cnn-based approachmulti-cameramarkerless motion capture3d reasoninghuman pose estimation
发现论文，激发创造
  • 学习优化人体姿态估计

    本文介绍了一种姿势细化网络，它可以在现有神经网络的基础上直接预测细化的姿态。通过使用新颖的数据增强方案进行训练，我们的方法在四个大型姿势估计基准测试中得到了系统的改进。

    Apr, 2018

  • 无标记运动捕捉的 3D 人体姿态估计算法综述

    本文综述了过去五年间的主要人体姿势估计方法，重点关注指标、基准和方法结构，提出了基于准确性、速度和鲁棒性的分类方法，并得出了未来研究的方向。

    Oct, 2020

  • 重新思考多级网络用于人体姿态估计

    研究单阶段方法与多阶段方法在姿态估计领域的性能表现，提出了单阶段模块设计、跨阶段特征聚合和粗到细的监督等改进建议，所得方法在 MS COCO 和 MPII Human Pose 数据集上都取得了新的最优表现，证明了多阶段架构的有效性。

    Jan, 2019

  • 基于多视角摄像机的无标记身体运动捕捉技术用于 3D 角色动画制作

    本文描述了一种基于无标记人体动作捕获的三维角色动画生成系统，采用视角多样的相机捕捉人体动作信息，并通过多种技术手段计算出骨骼变换状况，从而能够高效准确地实现三维骨骼重建与实时动画生成。

    Dec, 2022

  • PoseFix: 通用人体姿势细化网络，无模型依赖

    本文提出了一种模型无关的姿态精炼方法，利用现有的错误统计信息产生合成姿态来训练模型，而无需其他方法的代码或知识，并在测试阶段通过各种最先进的姿势估计方法改进性能。

    Dec, 2018

  • MetaPose: 无需 3D 监督，快速从多视图中获得 3D 姿态

    本文介绍如何使用神经网络模型进行多摄像头人体姿势估计，在考虑多角度遮挡及联合位置不确定性情况下，使用 2D 关键点数据进行训练。相比于经典捆绑调整与弱监督单目 3D 基线方法，我们的模型在 Human3.6M 和 Ski-Pose PTZ 数据集上表现更好。

    Aug, 2021

  • 学习三维场景中的人体网格恢复

    提出了一种新方法，通过使用稀疏的 3D CNN 估计场景的绝对位置和密集的场景接触，并通过与其相关的 3D 场景线索的交互关注来加强预训练的人类 mesh 回收网络的关节学习，进而提高每个正向遍历的准确性和速度。

    Jun, 2023

  • 多深度相机实时人体运动捕捉

    本文介绍了一种仅使用少量 Kinect 传感器进行无标记动作捕捉的高效且廉价方法，通过使用最近的图像分割技术和纯合成数据进行课程学习，实现了对身体各部位的准确本地化并且无需使用显式形状模型。同时，我们介绍了一个包含约 6 百万合成深度帧的新数据集，并超过了 Berkeley MHAD 数据集的最新结果。

    May, 2016

  • 使用三维卷积神经网络实现时空人体姿态估计

    本研究探讨了卷积神经网络在处理单目视觉下 3D 人体姿态感知任务方面的能力，通过将时间维度编码在卷积空间中的第三个维度，直接回归到 3D 坐标空间中的人体关节位置，从而在选定的 Human3.6M 数据集上展示了该网络达到了最先进的性能。

    Aug, 2016

  • 野外单目 3D 人体姿势估计基于优化 CNN 监督

    提出了一种基于 CNN 的方法，利用现有的 3D 姿势数据和 2D 姿势数据进行迁移学习，在真实场景中实现了最先进的性能，同时引入了一个人类身体姿势估计的新训练集，并提出了一个覆盖室内和室外场景的新基准。

    Nov, 2016