- 全心循环内左心房运动变形的评估
通过高分辨率 3D Cine MR 图像，我们提出了全面的技术工作流程，设计了 4D 注册建模以自动分析左心房的运动。利用分割网络和 4D 注册过程精确地描绘了整个心动周期中左心房的分割，并利用图像 4D 注册网络提取左心房位移矢量场。我们 - BILTS: 一种新颖的刚体运动的双不变局部轨迹形状描述符
该研究提出了一种新颖的双不变局部轨迹形状描述符（BILTS）及相应的差异度量方法，通过与现有描述符之间的数学关系进行推导，揭示了它们的属性，实验证明相比于双不变 ISA 描述符，BILTS 描述符具有更高的鲁棒性，可用于运动识别和泛化。
- 摩托思考：全像素匹配的自我运动预测
通过应用光流和自我运动补偿的图像方法，该项目解决了行人应用中的运动分析问题，预测人类或机器运动意图的位置和方式，并通过高斯聚合稳定预测的运动焦点区域，增强了运动方向的预测准确性。
- AI WALKUP: 一种基于计算机视觉的方法用于量化帕金森病患者的 MDS-UPDRS 评分
通过基于计算机视觉的解决方案捕获人体姿势图像，使用算法进行重建和运动分析，并通过特征工程提取运动量的特征，从而可以在不同智能手机上部署，并通过我们的应用程序快速便捷地进行视频录制和人工智能分析。
- ICCVGAFlow：将高斯注意力融入光流
本文通过将高斯注意力引入光流模型，以强调表示学习过程中的局部特性并在匹配过程中强制实施运动相关性，提出了一种全新的高斯约束层（GCL）和高斯引导注意模块（GGAM）。GAFlow 网络是一个完整的模型，将这些高斯基于模块自然地融入传统的光流 - 多模态舞蹈即兴认知的组件注意力网络
该研究探讨了多模式融合方法在舞蹈即兴创作中的动作识别应用和性能，并证明了该模型的潜力优于其他基准方法。
- 从文本中合成艺术电影化图像
我们介绍了一种全自动的艺术电影画面生成方法，通过从文本描述中创建电影画面，尤其是在提示中涉及想象元素和艺术风格时，具有挑战性，因为这些图像的语义和动作的解释具有复杂性。
- 运动疗法中 3D 姿态估计和惯性运动捕捉系统的优缺点
该研究比较了最新的 3D 姿势估计方法 MeTrabs 和传统惯性传感器系统 MTw Awinda 在特定运动练习中的准确性，并发现该方法可在某些联合角度中保持低于 5 度的误差，但需要谨慎考虑某些特别棘手的联合。同时还研究了运动类型对 3 - DanceTrack：统一外观多样运动的多目标跟踪
为了解决现有跟踪数据集中存在的外观区分度差的问题，在另一篇文章中作者提出了 DanceTrack 数据集，我们在其中观察到与现有跟踪基准相比，目前最先进的几个跟踪器的表现明显下降，这表明 DanceTrack 为发展依赖于运动分析而非视觉差 - CVPRSyDog: 用于改进 2D 姿态估计的合成犬数据集
该研究介绍了一种使用虚拟实验数据集进行动物姿势估计的方法 ——SyDog，并表明这种方法较真实数据更有效。
- 医疗虚拟现实培训模拟器中的动态时间序列分类评分和评估
本研究提出并评估了用于虚拟现实（VR）培训模拟器的评分和评估方法。借助动态时间规整多元原型（DTW-MP）分类算法，本研究分析了 271 名医学生的 VR 训练数据，提高了专家级数据的可用性。通过运动分析，可以检测出个人使用的不同技术并动态 - 光学运动捕捉中的符号自动标记：置换学习
本文提出了一个自动光学标记标签的框架，利用差分可学习置换模型估计每个帧的置换矩阵并利用时间一致性来识别和修正剩余的标记错误，以实现运动分析。
- 深度学习用于心脏运动分析，用于人类生存预测
使用计算机视觉中的运动分析和高维度医学图像数据，通过基于卷积网络和自编码器的模型进行人体生存预测任务，所建模型在 302 例患者中表现出显著的准确性提高，从而展示了如何高效地预测人类生存率。
- 学习人类视觉流
本文介绍了一种特定用于人物运动的光流算法，通过构建图像序列的数据库并使用卷积神经网络的方法进行人物运动光流估计，得到了比其他方式更为准确的结果，这一方法可应用于人物运动分析等领域。
- 基于事件的移动物体检测与跟踪
本文提出了一种基于动态视觉传感器的异步相机的新颖跟踪算法，该算法可以在极低光和噪声条件下，无需任何外部传感器，且无需任何特征跟踪或显式光流计算即可检测和跟踪不同移动对象。
- AAAI高层诱导下的可视化解释：基于答案集编程的机动物体推理
我们提出了一种混合架构，用于系统地计算关于视频数据的鲁棒视觉解释，其中包括假设形成，信念修正和默认推理，并且由紧密集成的两个协同构成：以时间 - 空间为基础的踪迹上的函数回答集规划的诱导推理和基于检测的对象跟踪和动态分析的视觉处理流程。
- WWWPoseTrack: 人体姿态估计和跟踪基准
本研究旨在建立 “PoseTrack” 的标准，该标准是一种基于视频的多人姿势估计和关节跟踪的大规模基准，该基准将集合人类视觉分析研究人员的团体，通过提供大型代表性训练数据集，为研究提供平台并客观评估和比较提出的方法。