Apr, 2024

使用动态事件相机进行 3D 人体扫描

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TL;DR本文提出了一种新的基于事件的方法，用于 3D 姿态估计和人体网格恢复，通过移动事件相机，通过衰减光线雕刻 3D 体素，重建人体姿态和网格，并拟合统计身体模型，实验结果表明该方法在姿态和身体网格估计精度方面优于传统基于帧的方法。
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发现论文，激发创造
  • 使用单目事件相机进行密集体素三维重建

    使用事件相机，提出了一种解决仅使用单个事件相机进行密集三维重建的新方法，结果显示该方法无需使用现有方法的流水线即可直接生成可视化区分的密集三维重建，同时创建了一个使用事件相机模拟器生成的合成数据集，加速了相关研究。

    Sep, 2023

  • 带立体事件相机的半稠密三维重建

    本篇论文提出一种从由立体事件相机拍摄的数据中进行三维重建的方法，该方法包括优化能量函数和概率深度融合策略，并且无需对相机拍摄的场景进行先验知识。实验表明，该方法能够处理纹理丰富和稀疏场景，并优于基于事件数据图像表示的最新立体方法。

    Jul, 2018

  • EventCap: 使用事件相机进行单目高速人体动作的三维捕捉

    本文提出了使用事件相机和基于 CNN 的姿态检测方法的 EventCap 方法，结合了基于模型的优化以及深度网络检测处理，以捕获高速运动细节和减少跟踪漂移。实验结果表明，该方法具有高效准确的优点，并且对于具有挑战性的照明条件具有较强的鲁棒性。

    Aug, 2019

  • EventHPE: 基于事件的三维人体姿态与形状估计

    本研究提出了一种基于事件相机的两阶段深度学习方法 EventHPE，用于从事件信号中估计 3D 人体姿态和形状，其中第一阶段 FlowNet 通过非监督学习推断光流，而 ShapeNet 通过最大化流一致性从事件信号和光流估计 3D 人体形状，并在内部构建了一个 3D 人体数据集进行实证评估。

    Aug, 2021

  • 重新思考带有 3D 事件表示的人体姿势估计

    通过引入两种三维事件表示方法（RasEPC 和 DEV），结合一个用于训练的合成事件数据集（EV-3DPW），本研究在人体姿势估计中取得了显著的性能提升，克服了传统图像和事件帧技术的局限性。

    Nov, 2023

  • EventEgo3D：从主观事件流中进行的 3D 人体动作捕捉

    使用单眼自我中心 3D 人体动作捕捉问题，该文介绍了基于事件相机和鱼眼镜头的 3D 人体动作捕捉方法，并开发了 EE3D 框架，具有高 3D 重建准确度和实时 3D 姿势更新速率。

    Apr, 2024

  • 从事件相机到视频：将现代计算机视觉引入事件相机

    研究使用成熟的计算机视觉技术对从事件数据中重建的视频进行对象分类和图像重建，从而充分发挥事件相机的优异特性。

    Apr, 2019

  • 具挑战条件下的跨模态半密集 6 自由度事件相机跟踪

    使用基于事件的相机进行视觉定位，通过几何三维到二维的映射和极性感知的注册方法实现高可靠性和准确性的多模态跟踪，同时引入新的遮挡点筛选策略提高追踪器的速度和鲁棒性。

    Jan, 2024

  • 事件相机实现高速和高动态范围视频

    本文提出了一种使用循环网络从事件流中直接学习重建图像的方法，并在此基础上扩展到从事件流合成彩色图像的方法，实验证明该网络在处理高速现象和挑战性照明条件下具有较好的图像质量和高动态范围重建，并作为事件数据的中间表示进行了分类和视觉惯性积分导航等应用。

    Jun, 2019

  • 一种基于事件的算法，用于同时跟踪和绘制 6 自由度相机姿态

    本文介绍了使用适应性选择事件窗口中的信息形成运动补偿图像来重建场景以及估计相机的 6-DOF 姿态，并提出了一个惯性版本的仅事件流水线，以评估其性能。通过对两个公开事件数据集的序列的不同配置的结果与基准进行比较，本文证明了所提出的事件惯性流水线可以产生相当或更准确的结果，前提是地图估计可靠。

    Jan, 2023