提出了一种从单眼视频中恢复时间一致的 3D 人体姿势、形状和动作的方法，通过使用具有身体感知特征表示和独立的逐帧姿势和相机初始化，结合自相似性和自注意力等技术进行时空特征聚合，该方法提供了增强的时空上下文，可在各种复杂场景下得到更准确的姿势估计和形状重建。

Nov, 2023

本文提出了一个 SRT 网络，通过时空趋势推理设计了一个时间趋势推理（TTR）模块和一个空间趋势增强（STE）模块，来提高人体姿态估计的准确性。通过实验在公共数据集上验证，该模型与同类算法性能相当。

Oct, 2022

该研究提出了一种基于时间注意力的概率人体姿势和形状估计方法（TAPE），通过对一段视频进行编码并使用概率分布输出估计的人体姿势，相比于其他方法在标准基准测试中表现更好。

Apr, 2023

我们提出了一个多阶段的 3D 序列到序列人体姿势检测框架，利用变压器的自注意力机制从多视角视频数据中捕捉空间 - 时间相关性，实验结果表明我们的方法在 Human3.6M 数据集上表现出色。

Jan, 2024

该研究提出了一种基于视频的 3D 人体运动重建系统，该系统有效聚焦于过去和未来帧的时间信息，从而更好地解决了单张图像方法的时间不一致性问题。通过在帧间进行时间一致性的处理，该系统达到了更好的运动姿态和形状精度。

Nov, 2020

本文提出了一种基于多帧和时序信息的人体姿态估计方法。该方法包含三个模块：姿态时序合成器、姿态残差融合模块和姿态校正网络。在 PoseTrack2017 和 PoseTrack2018 数据集上进行的实验结果表明，该方法取得了最佳效果，并已发布代码以期促进未来的研究。

Mar, 2021

本文提出了一种新的空时变换器网络（ST-TR），该网络利用 Transformer 自我注意机制对 3D 骨架中的关节之间的依赖关系进行建模。空间自我注意模块（SSA）用于理解不同身体部位之间的帧内相互作用，而时间自我注意模块（TSA）用于建模帧间的相关性。两个模块在两个流网络中被结合使用，对 NTU-RGB + D 60 和 NTU-RGB + D 120 上的相同输入数据优于同类基准模型。

Dec, 2020

本文提出一种新颖的基于 Transformer 的架构，用于生成 3D 人体运动的模型。该模型能够学习高维度骨骼关节的嵌入，通过解耦的时间和空间自注意机制使得生成的姿态在时间上是连贯的。实验结果表明该模型能够准确地生成短期预测并在长期时间跨度内生成合理的运动序列。

Apr, 2020

本研究提出了一种新的训练 3D 手势估计模型的框架，使用自监督学习模型（TASSN）从仅具有 2D 信息的视频中学习，通过强制时间一致性约束，TASSN 可以学习从视频中推断 3D 手势和网格的技能，并且实验证明了该模型的 3D 估计精度与目前最先进的基于 3D 注释的模型在同等级别上，强调了时间一致性在限制 3D 预测模型方面的优点。

Dec, 2020

本文提出了一种基于 Spatial-Temporal Transformer 网络的骨骼姿态行为识别方法，使用自注意力机制成功提取了骨骼运动及其相关性的信息，与其他同类算法相比在多个大规模数据集上表现出更好的精度。

Aug, 2020