本文提出一种名为 DeepFuse 的两阶段全 3D 网络，通过深度融合佩戴式 IMU 数据和多视角图像，实现人体姿态估计。其中第一阶段为纯视觉估计，第二阶段引入 IMU-bone 层，能在数据级别上进行 IMU 和视觉数据融合，不需要预先给出骨架模型。实验结果表明，该方法在各个数据集上均取得了优异的效果，未来有望成为 3D 姿态估计研究的重要方向。

Dec, 2019

我们提出了一个新的框架（Real-time Optimization and Fusion，RTOF），通过将稀疏惯性方向信息与参数化的人体骨骼结构相结合，优化并融合视觉和惯性观测数据，从而实现对时态三维人体姿势的准确估计和干扰问题的解决，提供平滑及生物力学合理的人体动作估计结果，并通过全面实验与消融研究验证了其合理性和效率。

Apr, 2024

本文提出了一种基于多视图图像的多人姿态估计方法，在统计参数体模型的引导下，这种方法能够更好地纠正不合理的 3D 姿态估计和填充缺失的关节点检测，将 2D 和 3D 观测联系起来，从而更准确地估计 3D 姿态并且具有较好的泛化性能，实验表明该方法的效果优于现有的方法。

Oct, 2021

将 RGB 图像与惯性信号相结合的实时人体运动捕捉方法通过双坐标策略利用不同目标的 IMU 信号进行完全探索，并引入了隐藏状态反馈机制以应对极端输入情况。定量和定性结果表明，通过精心设计的融合方法，我们的技术在全局方向和局部姿势估计上明显优于最先进的视觉，IMU 和融合方法。

Sep, 2023

本文介绍了一种首个能够在实时环境中处理基本遮挡、能够适应 360 度全景相机和毫米波雷达传感器的多人姿态估计系统，通过使用实时的轻量级 2D-3D 姿态提升算法，在室内外环境中实现了准确的性能表现，提供了一种经济实惠且可扩展的解决方案，并且不论检测到的个体数量如何，系统的时间复杂度保持几乎恒定，能够在商用 GPU 的笔记本上达到大约 7-8 帧每秒的帧率。

Mar, 2024

本文介绍了一种从多个校准相机视角估计多个人的 3D 姿势的方法，通过使用图神经网络以及特定任务的模块实现了高性能、低计算复杂度的结果。

Sep, 2021

本文提出了一种通过多视角的训练，使用一致性约束联合监督损失及惩罚项实现替代大量标注的 3D 人体姿态估计方法，并提出了一种联合估计相机姿态及人体姿态的方法，在 3D 人体姿态估计方面取得了良好的表现。

Mar, 2018

本文研究了利用现有的智能手机，智能手表和耳塞等设备中的 IMU 来估算人体姿态的可行性，并通过对于 10 个参与者的 IMU 数据集进行评估证明了该方法的有效性。

Apr, 2023

本文介绍了一种多人 3D 姿态估计的快速、鲁棒方法，使用多方式匹配算法来解决在噪声和不完整的 2D 姿态预测中查找跨视角对应关系的主要挑战，并结合几何和外观提示进行跨视角匹配。

Jan, 2019

本文研究多人姿态估计问题，提出了一种基于多视图系统和深度学习的方法，通过使用图神经网络模型预测场景中不同人之间的视角对应关系，并使用多层感知器模型将 2D 点转换为每个人的 3D 姿态。该模型采用自监督学习方式进行训练，从而避免了对大规模 3D 数据集的依赖。

Dec, 2022