从短序列预测人体 3D 姿态
计算机视觉与模式识别
2015-11-25 v4
摘要
我们提出一种高效方法，利用视频序列连续帧中的运动信息来恢复人体的 3D 姿态。与通常做法不同，我们不是在各单帧中计算候选姿态再进行关联，而是直接从帧的时空块回归到中心帧中的 3D 姿态。我们将证明，该方法使我们能够有效消除歧义，并在具有挑战性的序列上超越当前最优(state-of-the-art)水平。
引用
@article{arxiv.1504.08200,
title = {Predicting People's 3D Poses from Short Sequences},
author = {Bugra Tekin and Xiaolu Sun and Xinchao Wang and Vincent Lepetit and Pascal Fua},
journal= {arXiv preprint arXiv:1504.08200},
year = {2015}
}
备注
superseded by arXiv:1511.06692