基于多视图几何的拥挤场景多人三维姿态估计
计算机视觉与模式识别
2020-07-22 v1
摘要
对极约束是当前多人多相机三维人体姿态估计方法中特征匹配与深度估计的核心。尽管该形式在较稀疏人群场景中表现令人满意，其在更密集人群环境下常受挑战，主要源于两类歧义。其一是因关节与对极线间欧氏距离提供的简单线索导致的人体关节错配。其二是将问题朴素地表述为最小二乘最小化而缺乏鲁棒性。本文脱离多人三维姿态估计的传统形式，将其重新表述为人群姿态估计。我们的方法包含两个关键组件：用于快速跨视图匹配的图模型，以及用于重建三维人体姿态的最大后验（MAP）估计器。我们在四个基准数据集上展示了所提方法的有效性与优越性。
引用
@article{arxiv.2007.10986,
title = {Multi-person 3D Pose Estimation in Crowded Scenes Based on Multi-View Geometry},
author = {He Chen and Pengfei Guo and Pengfei Li and Gim Hee Lee and Gregory Chirikjian},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.10986},
year = {2020}
}