弱标定下单目人体测量的实证研究

从单目 RGB 图像估计人体测量值仍然具有挑战性，由于尺度模糊、视点敏感性以及缺乏显式深度信息。本工作提出了一项系统性实证研究，考察了三种弱标定的单目策略：基于标志点的几何学、基于姿态的回归和基于对象校准的轮廓，在使用消费级相机的半受限条件下进行评估。本文不追求最先进的精度，而是分析不同的标定假设如何影响测量行为、鲁棒性和各种体型下的失效模式。结果揭示了标定期间用户 effort 与结果中周长量稳定性之间的明确权衡。这篇论文为旨在部署于消费设备上的轻量级单目人体测量系统提供了实证设计参考。