ProPLIKS：基于概率建模的 3D 人体姿态估计
计算机视觉与模式识别
2024-12-09 v1
摘要
我们提出了一种新颖的 3D 人体姿态估计方法，通过采用概率建模。该方法利用正规化流在非欧几里得几何中的优势，以解决不确定姿态的问题。具体而言，我们的方法采用针对 SO(3) 旋转群量身定制的正规化流， incorporating 基于 M"obius 变换的耦合机制。这使框架能够准确表示 SO(3) 上的任何分布，有效解决与断点相关的问题。此外，我们将从 2D 像素对齐输入重建 3D 人体图形的挑战重新诠释为将这些输入映射到一系列可能姿态的任务。这种视角认识到该任务固有的歧义，并促进了多视角情景下 straightforward 的集成方法。这些策略的组合展示了概率模型在人体姿态估计技术中处理复杂情景的有效性。我们的做法在该领域的现有方法中取得了显著优势。我们还在来自 RGB 图像以及医学 X 射线数据集上的验证了我们的 methodology。
关键词
引用
@article{arxiv.2412.04665,
title = {ProPLIKS: Probablistic 3D human body pose estimation},
author = {Karthik Shetty and Annette Birkhold and Bernhard Egger and Srikrishna Jaganathan and Norbert Strobel and Markus Kowarschik and Andreas Maier},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.04665},
year = {2024}
}