markerless motion capture | BriefGPT

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可微生物力学打开无标点运动捕捉的机会
最近的研究发展提出了可在 GPU 上加速的适用于机器学习流程的可微分物理模拟器。我们展示了这些模拟器可以用于拟合标记点无遮挡运动捕捉数据的反向运动学，包括缩放模型以适应个体的人体测量值。通过隐式表示的运动轨迹，继而通过正向运动学模型传播，从
PDF4 months ago
基于步态的生物标志物的自监督学习
无标记动作捕捉在临床环境中改革步态分析，通过从未标注数据中学习有效表示，对无标记步态数据进行对比学习可以产生用于临床任务的有用表示。
PDFa year ago
CVPR从虚拟标记估计 3D 人体网格
本文提出了基于虚拟标记的中间表示方法，通过学习 64 个身体表面关键点来重构逼真的 3D 网格，精度高于现有方法。
PDFa year ago
重新思考三维姿态：用于非标记运动捕捉的多阶段细化与恢复
通过多相机无标记运动捕捉，使用基于 CNN 的方法进行人体运动捕捉，利用三维推理提高关节点定位准确性，并利用高质量的多相机训练数据来提高现有单相机模型的准确性。
PDF6 years ago
FlyCap: 多机自主飞行相机无标记动作捕捉
本文提出一种新的无标记动作捕捉技术，通过多个 RGBD 相机集成的自主飞行相机追踪运动目标的表面运动，利用无线电视移动引导信息和提出的非刚性表面配准方法实现了表面运动跟踪。
PDF8 years ago
ECCV基于容积轮廓线索的通用自动人体姿态和动作捕捉
提出了一种使用多视角视频输入，自动生成具有动画所需骨骼、体积形状、外观和（可选的）表面的装配演员模型，并估计演员运动的全自动算法。
PDF8 years ago
多深度相机实时人体运动捕捉
本文介绍了一种仅使用少量 Kinect 传感器进行无标记动作捕捉的高效且廉价方法，通过使用最近的图像分割技术和纯合成数据进行课程学习，实现了对身体各部位的准确本地化并且无需使用显式形状模型。同时，我们介绍了一个包含约 6 百万合成深度帧的新
PDF8 years ago