本文提出了使用多角度辅助信号进行多镜头优化框架，以改善人类 3D 重建的方法，并在大量实验中证明了模型的重要性

Dec, 2020

该论文提供了一个从多个角度观测人类行为的数据集，并在两流卷积神经网络结构配合核排名汇总的方法下获得了 74.0% 的动作识别准确率。

Oct, 2021

我们提出了第一种方法，可以实时以前所未有的 4K 分辨率渲染穿着常规服装的人体演员的极其逼真的自由视点视频。

Dec, 2023

本文介绍了一组新的人体运动和视频数据集 MoVi，其中包括 60 名女性和 30 名男性表演 20 种预定义的日常动作和运动，以及一种自选运动。该数据集包含 9 小时的运动捕捉数据、17 小时的 4 个不同视角的视频数据和 6.6 小时的 IMU 数据，同时还描述了数据集的收集和后处理过程，并探讨了该数据集可促进的研究方向。

Mar, 2020

本文介绍了一个新的大规模 RGB-D 数据集，其中包括固定视角和全方位视角下的 40 种行动，以及 VS-CNN 模型的提出和有效性验证，该模型可用于解决任意视角下行动识别的问题。

Apr, 2019

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

该研究论文提出了一种基于深度学习和递归神经网络的方法，采用含有 3D 注释的合成单眼视频来恢复完整的 3D 人体姿势，并在定量和定性分析中证明了该方法的有效性。

Jun, 2019

使用 Deep 3D Mask Volume 算法，基于自定义的 10 相机固定拍摄装置拍摄的 96 个高质量场景的多视角视频数据集，解决了动态场景视频视野合成中存在的一些挑战，实现了从静态相机拍摄的双目视频中的视角扩展，具有比逐帧静态视点合成方法或使用 2D 遮罩的方法更好的时间稳定性和较少的闪烁伪影，且允许更大的平移运动。

Aug, 2021

该研究论文介绍了一个名为 MVHumanNet 的大规模 3D 人体数据集，其中包含 4500 个人的多视角行动序列，以及 9000 个日常服装、60000 个运动序列和 6.45 亿帧的详细注释，通过该数据集的使用，进行了多个 2D 和 3D 视觉任务的实验，展示了性能的提升和有效应用的可能性。

Dec, 2023

该研究介绍了一个多视角，高分辨率的人脸数据集，通过进行替代卷积编码器及对条件对抗网络（VAE）进行验证，对研究区域的深度插值进行了实验讨论。

Jul, 2022