提出了一种用于 3D 姿势估计的低成本、无侵入感的多传感器算法，基于 OpenPose 2D 姿势和机器人轨迹，使用粒子滤波器，技术可应用于 PHRI 领域，性能比使用 OpenPose 或机器人轨迹的单一传感器人体姿势估计更好，以及在使用 RULA 评估工具上的姿势评估表现更好。

Aug, 2022

该研究提出了一种基于图卷积和 transformers 的 Spatio-temporal 3D HPE 模型，通过综合利用时空特征和合成的遮挡来处理遮挡，实验证明该方法比现有的遮挡感知方法更有效，并且在没有任何遮挡处理机制时，现有的 3D HPE 方法在遇到遮挡时性能会显著下降。

Apr, 2023

本论文针对人群姿态估计的问题，提出了通过数据增强方法、显式识别遮挡的身体部位和使用合成数据集来优化姿态估计。论文的实验结果表明这些方法提高了模型的准确性，使其在人群场景下获得了与当前最先进方法相媲美的结果。

Jul, 2019

通过使用空时图形来表示变形的人体，并引入一个细化网络，该网络在此图形上执行图形卷积以输出 3D 姿势，以确保对遮挡鲁棒性，通过使用一组二进制掩码训练此网络，并模拟某些关节在一段时间内可隐藏，并训练网络对此免疫，证明了该方法相对于从单摄像机序列推断姿势的最先进技术的有效性。

Feb, 2024

本文提出了一种使用不透明的三维肢体表示的新方法，该方法在保留遮挡信息的同时，隐含地编码关节位置，从而实现对抽象合成图像的训练，并允许预测完全独立于相机视角的姿势，从而在相同和不同数据集基准测试中取得了显著提升。

Jul, 2023

本文提出了一个综合框架 DAG (Data, Attention, Graph)，用于解决因遮挡引起的性能降级问题。通过模拟遮挡场景，引入了掩蔽关节与实例粘贴数据增强技术；通过自适应判别注意力模块 (ADAM) 有效增强目标个体的特征；通过特征引导的多跳图卷积网络 (FGMP-GCN) 充分探索身体结构的先验知识，并提高姿势估计结果。通过在三个用于遮挡人体姿势估计的基准数据集上进行了广泛的实验，我们证明了所提出的方法优于现有的方法。代码和数据将公开提供。

Dec, 2023

本文提出了一种基于遮挡指导的 3D 人体姿态估计框架，利用不同协议对其遮挡处理能力进行了量化，并利用动作分类表现作为评估标准，证明了该方法能更准确地预测缺失节点的 3D 姿态，并在存在缺失节点时显著提高了动作识别性能。

Mar, 2022

我们开发了一种方法来明确建模隐藏关节推理过程以显着增强有或无遮挡的人体姿势估计，将任务分为两个子任务：可见关键点检测和遮挡关键点推理，并提出了深度监督编码器蒸馏和骨架引导人体形状拟合来训练我们的模型，实验证明从遮挡中明确学习可以提高人体姿势估计的性能。

Jul, 2022

在具有重度遮挡的视频序列中，通过使用人体运动先验、大规模预训练的三维姿势和自监督学习，借助于时间连续性的潜力，提高给定视频序列中的三维姿势估计，从而在包含遮挡的自然环境视频中得到连续的三维姿势估计。

Dec, 2023

通过对场景信息和先前知识进行建模，我们提出了一种新的方法来从 RGB-D 图像中重建带有遮挡的 3D 人体，通过建模可能的姿势空间并使用深度数据约束可见身体部分，我们的方法在 PROX 数据集上的实验结果表明，与其他方法相比，能够产生更准确和合理的结果。

Oct, 2023