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

该研究提出了一种基于优化框架的方法，可以从互联网视频中共同分析人类动作，以替代传统单一视角的运动捕捉方法并提高精度。

Aug, 2020

本文提出了一种新的方法，通过使用神经网络从视频中提取人体运动的高级潜在表示的方法，实现了不需要显式重建三维姿态和 / 或相机参数的不同人类表演者之间的视频捕获运动的再定向。

May, 2019

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

该论文提出了一种采用基于图像合成方法生成真实图片数据集以训练 CNN 模型，用于解决 3D 人体姿态估计缺少真实数据的问题，并通过在受控环境和实境的表现表明其可行性。

Jul, 2016

本研究提供了首个非标记的方法来在单目视频中实现人类的三维运动捕捉，可以重建关节骨架的运动以及一般场景中中等尺度的非刚性表面形变。通过使用卷积神经网络中的疏 2D 和 3D 人体姿势检测，以及基于低维轨迹子空间解决单目重构问题的模式，我们解决了由大范围关节运动，具有潜在快速运动和相当大的非刚性变形构成的人工能捕捉挑战。此外，我们根据完全自动提取的轮廓线提出了基于表面几何的细化方法，以实现中等规模的非刚性匹配，我们的方法实现了最先进的性能捕捉结果，在准确性，鲁棒性和可处理的场景复杂性方面明显优于先前的单目方法。

Aug, 2017

提出了一种基于生物力学的新型网络，利用两个输入视图直接输出三维运动学，通过合成数据集 ODAH 进行训练，实验证明该方法在多个数据集上超过了现有先进方法，为提升基于视频的人体动作捕捉提供了有前景的方向。

Feb, 2024

本文提出了一种新颖的方法，利用深度卷积神经网络来对 2D 关节点位置进行建模，并通过期望最大化算法来恢复 3D 几何体，从而实现了对不带标记的单个摄像头的全身人体姿态估计。

Jan, 2017

本文提出了一种实时的多人三维运动捕捉方法，使用单个 RGB 相机以超过 30fps 的速度进行，利用卷积神经网络和全连接神经网络来估计每个人的 2D 和 3D 姿态特征，并在空间 - 时间骨骼模型拟合后返回完整的骨骼姿态，相较于以往方法，本方法在多人场景中以前所未有的速度返回全局姿态。

Jul, 2019

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