hSMAL：用于运动模式识别的精细马体形状与姿态重建
计算机视觉与模式识别
2021-06-21 v1
摘要
本文介绍了我们在基于模型的马运动行为分析方面的初步工作。我们的方法基于SMAL模型，一种动物的三维关节统计形状模型。我们基于从37个马玩具中学习到的新模板、骨架和形状空间，定义了一种用于马的新SMAL模型。我们测试了我们的hSMAL模型从三维动作捕捉（mocap）数据和图像重建马的准确性。我们将hSMAL模型应用于从视频中检测跛行的问题，其中我们将模型拟合到图像以恢复三维姿态，并在姿态数据上训练一个ST-GCN网络。与在相同网络上使用mocap点训练的比较说明了我们方法的优势。
引用
@article{arxiv.2106.10102,
title = {hSMAL: Detailed Horse Shape and Pose Reconstruction for Motion Pattern Recognition},
author = {Ci Li and Nima Ghorbani and Sofia Broomé and Maheen Rashid and Michael J. Black and Elin Hernlund and Hedvig Kjellström and Silvia Zuffi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.10102},
year = {2021}
}
备注
CV4Animals Workshop in CVPR 2021