利用时序关节深度改进视频中的 3D 人体姿态估计
计算机视觉与模式识别
2020-11-05 v1
摘要
从视频每帧估计的 2D 姿态预测 3D 姿态的方法已在 3D 人体姿态估计中被证明有效。然而，不含人物外观信息的 2D 姿态在关节深度方面存在很大歧义。本文提出在视频每帧估计 3D 姿态，并结合时序信息对其进行精炼。所提方法减少了关节深度的歧义并提升了 3D 姿态估计精度。
引用
@article{arxiv.2011.02172,
title = {Leveraging Temporal Joint Depths for Improving 3D Human Pose Estimation in Video},
author = {Naoki Kato and Hiroto Honda and Yusuke Uchida},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.02172},
year = {2020}
}