Oct, 2020

无标记运动捕捉的 3D 人体姿态估计算法综述

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 基于深度学习的人体姿势估计：综述

    本文介绍了基于深度学习的 2D 和 3D 人体姿态估计的综述，系统分析和比较了这些解决方案，对研究的挑战，应用和未来方向进行了讨论，包括 250 多篇研究论文以及姿态估计数据集和评估指标的定量表现比较和讨论。

    Dec, 2020

  • 基于深度学习的单目人体姿态估计方法综述

    本篇论文对基于深度学习的 2D 和 3D 人体姿态估计方法及其挑战、框架、数据集、度量标准、性能比较和未来研究方向进行了综述。

    Jun, 2020

  • 人体建模与姿态估计概述

    该论文探讨了人体建模和姿态估计的交叉领域，涉及计算机视觉、计算机图形学和机器学习，包括算法、方法学和实际应用，以及相关的传感器技术、2D 和 3D 人体建模方法学的挑战和进展，常用数据集和度量标准，以及未来的研究方向。该论文的主要贡献在于对 2D 和 3D 领域最先进的人体姿态估计算法的全面比较，旨在增进对 3D 人体建模和姿态估计的理解，并提供当前最先进成果、挑战和未来前景的见解。

    Jun, 2024

  • 3D 人体姿态估计的简单而有效的基准线

    通过构建一个借助于当前技术能在控制误差较低前提下从 2D 开环位置中提取 3D 位置任务的相对简单的深度前向网络，我们发现了现代深度 3D 姿态估计系统的可视分析引起的错误是其主要问题。

    May, 2017

  • 基于深度学习的单目 2D 和 3D 人体姿态估计的最新进展

    本研究调查了深度学习技术在单目视觉下的人体姿态估计方面的最新进展，针对目前各个领域应用进行了综述，并提出了未来需求的研究方向。

    Apr, 2021

  • 3D 视角下人体姿态估计的调研

    本综述论文旨在提供关于自中心姿势估计研究的全面概述，包括流行数据集、不同姿势估计模型的分类和讨论，通过对比分析突出不同方法的优缺点。此综述能为研究人员和实践者提供宝贵资源，洞察自中心姿势估计的关键概念、前沿解决方案，以及未来研究领域的待解问题。

    Mar, 2024

  • 三维人体姿态估计 = 二维姿态估计 + 匹配

    本文探讨了通过 2D 姿态估计和 3D 运动捕捉数据简单推理得出三维人体姿态的方法，并演示了该方法优于目前大部分直接由 2D 测量回归三维姿态估计系统的现有方法。

    Dec, 2016

  • 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

    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。

    Aug, 2018

  • 基于人体姿势的深度学习估计、跟踪和动作识别：综述

    该论文综述了基于深度学习的姿势分析应用，包括姿势估计、姿势跟踪和动作识别，并讨论了现有技术的优势和局限性，重点介绍了将这三个任务整合到视频序列的统一框架中的方法，并探讨了相关挑战和未来研究方向。

    Oct, 2023

  • 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