通过运动压缩与细化进行三维人体运动估计
计算机视觉与模式识别
2020-10-07 v2
摘要
我们开发了一种从 RGB 视频序列生成平滑且准确的三维人体姿态与运动估计的技术。我们称之为基于变分自编码器的运动估计（MEVA）的方法，利用基于自编码器的运动压缩与通过运动细化学习到的残差表示，将人体运动的时间序列分解为平滑的运动表示。这种对人体运动的两步编码分两个阶段捕获人体运动：捕获粗略整体运动的通用人体运动估计步骤，以及加回特定人物运动细节的残差估计。实验表明，我们的方法能生成平滑且准确的三维人体姿态与运动估计。
引用
@article{arxiv.2008.03789,
title = {3D Human Motion Estimation via Motion Compression and Refinement},
author = {Zhengyi Luo and S. Alireza Golestaneh and Kris M. Kitani},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.03789},
year = {2020}
}
备注
Accepted by ACCV 2020 (Oral). Project page: https://zhengyiluo.github.io/projects/meva/