该研究提出了一种用于实时全身捕捉的方法，可以从一张彩色图像中估计身体和手部的形状和运动，同时还可以生成带有动态 3D 面部模型的手部和身体。其方法采用了一个新的神经网络架构，可以高效地利用身体和手部之间的相关性。与先前的方法不同，该方法可以在多个数据集上进行联合训练，而无需同时注释所有部分的数据，从而实现了更好的泛化能力。该方法可以更准确地捕获面部表情和颜色，还可以估计统计面部模型的形状，表情，颜色和照明参数。在公共基准测试中，该方法达到了竞争性的准确性，但速度更快，提供了更完整的面部重建。

Dec, 2020

本文提出了一种从单目视角输入捕获目标人物 3D 运动的方法，利用 3D 可变形网格模型重建运动，使用 3D 部分方向场对所有身体部位的 3D 方向进行编码，在训练集和性能评估方面表现良好，并在各种挑战性的野外视频上演示了总体运动捕捉的结果。

Dec, 2018

介绍了一种新的可训练系统，用于物理上合理的无标记 3D 人体运动捕捉，称之为 physionical，该系统在多种具有挑战性的场景下实现了最新技术的结果，其输入为 2D 关节关键点，能够在交互帧速率中生成平滑而物理明确的 3D 动作。

May, 2021

本研究提出了一种能够在 100fps 下具有最先进精度的单目手部形状和姿态估计新方法，它采用的是一种新的基于学习的架构设计，使其能够利用三维或二维标注图像数据以及独立的三维动画等所有可用的手部训练数据。该方法的输出使其更适用于计算机视觉和图形学领域中的应用，并且在数个具有挑战性的基准测试中取得了显著的定量和定性改善。

Mar, 2020

提出了一个两阶段的框架，仅利用头部和手部的追踪信号可以获取准确而平滑的全身动作，通过学习大规模动作数据解决实时身体追踪的问题，并通过关节级特征建模和损失函数设计提高精确度和平滑度。在 AMASS 运动数据集和真实捕获数据上的广泛实验验证了设计的有效性，并表明相比现有方法，我们的提出的方法可以实现更准确和平滑的运动。

Aug, 2023

论文提出了一种实时捕获全身人类表现的全新方法，能够通过单个 RGB 视频重建完整人类的密集、时空一致变形几何形态，通过二阶段的分析合成优化策略实现精细的人类表现捕获，并且结合了 4D 运动捕捉，利用材料区域的自动识别进行模型优化，从而实现最终的实时全身表现捕捉。

Oct, 2018

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

本文描述了 FrankMocap，它是一种运动捕捉系统，可以从野外单目输入中估计 3D 手部和身体运动，速度更快（9.5 fps）而且比以前的方法精度更高，该方法在近实时（9.5 fps）工作，并将 3D 手和身体运动捕捉输出作为统一参数模型结构产生。

Aug, 2020

本文提出了一种基于学习的单摄像头动作捕捉模型，通过神经网络权重优化预测 3D 形状和骨架配置，结合合成数据的强监督和可微渲染的自监督，实现了在测试时间自适应，并展示了比传统优化方法更好的效果。

Dec, 2017

本文介绍了一种基于物理模型的方法，用于从视频中推断 3D 人体运动，该方法利用初始的 2D 和 3D 姿态估计作为输入，并通过物理轨迹优化得出一个符合物理规律的运动。实验结果显示，相较于纯运动学方法，该方法能够显著地提高动作的真实性和准确性。

Jul, 2020