FootFormer：从视觉输入估计稳定性
计算机视觉与模式识别
2025-12-09 v2
摘要
我们提出 FootFormer，这是一种跨模态方法，用于直接从视觉输入联合预测人类运动动力学。在多个数据集上，FootFormer 对脚压分布、脚接触图和重心（CoM）的估计，相对于已生成一个或两个这些措施的现有方法，实现了统计显著更好或等效的效果。此外，FootFormer 在估计稳定性预测成分（力线中心 CoP、重心 CoM、支撑面 BoS）方面达到了 SOTA 水平，这些成分用于经典运动学指标。代码和数据可在 https://github.com/keatonkraiger/Vision-to-Stability.git 获取。
引用
@article{arxiv.2510.19170,
title = {FootFormer: Estimating Stability from Visual Input},
author = {Keaton Kraiger and Jingjing Li and Skanda Bharadwaj and Jesse Scott and Robert T. Collins and Yanxi Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.19170},
year = {2025}
}
备注
19 pages, 9 figures