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

本研究提出一种新颖的、高效的多人姿态估计方法，通过图模型的全局关键点最大化关联和每个关节的多峰预测，实现在拥挤场景下的准确姿态估计和高效推理，并提供新的数据集以更好地评估算法。在 CrowdPose 数据集上，本方法的 mAP 优于最先进的方法 5.2，并在 MSCOCO 数据集上验证了本方法的泛化能力。

Dec, 2018

本研究提出了一种从校准相机组中估计多个人的 3D 人体姿态的方法，通过多个视角估计人体姿态在全局坐标系内，并利用二分图匹配跟踪多人在多帧中实现特别高效的 3D 解决方法，取得了最先进的结果。

Jan, 2021

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

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

通过将跨视图人物匹配视为一个聚类问题，利用人物匹配获得对应关系，通过多视图三角测量和束调整估计三维人体姿势，本方法在无需相机位置和三维训练数据的情况下，优于其他方法对跨视角人物匹配，在三维人体姿势估计方面达到了目前技术水平，并在不同环境设置的五个数据集上展现了良好的泛化能力。

Dec, 2023

本文提出了一种基于整数线性规划的方法来解决多人姿态估计的问题，并且在 MPII 人体多人姿态数据集上实现了与最先进方法相当的精度，但速度快了 6,000 到 19,000 倍。

Aug, 2016

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

本文介绍了一种基于多视图校准的多人 3D 姿势估计和跟踪方法，利用时序一致性来匹配先前构建的每个视图中的用 2D 姿势估计生成的 3D 骨架，同时提出两种策略，以实现更好的对应关系和 3D 重构。该方法在两个基准上实现了竞争性成果，并在 Campus 测试中取得了良好的结果。

Jun, 2021

本论文提出了一种基于多个校准相机视角的、面向实时应用的多人三维姿态估计解决方案，利用视频中的时间一致性直接在三维空间中匹配二维输入与三维姿态，通过跨视图多人跟踪迭代地更新姿态，从而提高了准确性和效率，并介绍了新的大规模多人数据集。

Mar, 2020