基于多深度相机的实时人体运动捕捉
计算机视觉与模式识别
2016-05-27 v1
摘要
常用的人体运动捕捉系统需要侵入式地附着标记点，并通过多相机视觉跟踪。本工作中，我们提出一种仅使用少量Kinect传感器的高效且廉价的无标记运动捕捉方案。与之前使用单个深度相机的3D姿态估计工作不同，我们放宽了对相机位置的约束，且不假设合作用户。我们将近期图像分割技术应用于深度图像，并使用课程学习在纯合成数据上训练我们的系统。我们的方法无需显式形状模型即可精确定位身体部位。然后通过实时融合多视角证据恢复身体关节位置。我们还引入了约600万合成深度帧的数据集用于多相机姿态估计，并在Berkeley MHAD数据集上超越了最先进的结果。
引用
@article{arxiv.1605.08068,
title = {Real-Time Human Motion Capture with Multiple Depth Cameras},
author = {Alireza Shafaei and James J. Little},
journal= {arXiv preprint arXiv:1605.08068},
year = {2016}
}
备注
Accepted to computer robot vision 2016