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MM人机交互场景中基于无标记多人跟踪的鲁棒滤波器
提出了一种筛选流程，通过对不完整的 3D 人体姿势进行优化，解决了人体姿势估计和深度相机带来的挑战，减少了机器人的抖动，实现了更一致、无噪音的动作表达，降低了意外的机器人运动，提供更流畅的互动。
PDFa month ago
PhysCap: 实时单目 3D 运动捕捉的物理可信解决方案
本文介绍了一种用于真实场景下的、单机位、实时运动捕捉的算法，该算法首次提出了纯物理可行、实时和无标记人类 3D 运动捕捉的算法，通过 CNN 和逆运动学步骤捕捉纯运动，进一步使用物理优化器来处理运动捕捉，实现了全局 3D 人体运动捕捉，而不
PDF4 years ago
ECCVEgoCap: 两个鱼眼相机实现无标记主观动作捕捉（扩展摘要）
提出一种新的方法，可以在室内和室外等各种场景下，实时地通过佩戴在头盔或虚拟现实头戴式显示器上的轻量级鱼眼立体相机，使用生成式姿势估计和基于 ConvNet 的身体部位检测器，无需标记，从而捕捉全身运动。
PDF8 years ago
EgoCap：使用两个鱼眼相机的自我中心无标记运动捕捉
采用鱼眼相机进行骨骼姿态估计的实时无标记头盔运动捕捉的新方法，使用户能够在室内外和拥挤的场景中进行自由移动和交互，并创建运动捕捉的虚拟身体。
PDF8 years ago