3维计算机视觉之姿态估计问题

White~ 2023-03-04 19:55:20

哪位大佬在研究姿态估计，能否给篇典型的综述性文章？？？拜托了！

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计算机视觉中的多视图几何，这是第一版的中文版，目前还没有第二版的中文版，但是第二版更新不是太多，英文阅读不流利的可以先看此版，再去查阅英文版的更新，效率比较高，文档比较大只好分开传。

姿态估计是计算机视觉中的关键技术，旨在通过检测图像或视频中的人体关键点（如关节）来推断人体的姿态。它分为2D和3D姿态估计，分别输出关键点在二维平面和三维空间中的坐标。姿态估计可以应用于单人或多人的场景，常见的关键点包括头部、上肢、下肢和身体中心。常用的方法和模型有OpenPose、HRNet、AlphaPose等。技术流程包括人体检测、关键点检测、骨架构建和姿态追踪。姿态估计在健身、运动医学、游戏、虚拟现实、安防监控和手势识别等领域有广泛应用。随着深度学习的发展，姿态估计正成为连接视觉感知和行为理解的重要

人体姿态估计是计算机视觉领域的重要研究方向，本周学习了DeepPose模型。DeepPose作为该领域的里程碑式工作，首次通过深度神经网络实现了端到端的关节坐标回归。该方法摒弃了传统算法中复杂的关节关系建模，直接从全局图像特征学习人体姿态。其核心创新在于提出了一种级联的深度回归框架：初始阶段通过全图回归粗略姿态，后续阶段基于高分辨率局部图像逐步细化关节位置。实验表明，该方法在关节定位精度和鲁棒性上显著优于传统基于图形模型的方法，为后续深度学习驱动的姿态估计研究奠定了基础。

计算机视觉热点：三维人体姿态估计的前沿算法与论文案例，人工智能，计算机视觉，大模型，AI，本文围绕三维人体姿态估计展开，介绍了其定义、应用场景及面临的深度信息丢失等挑战。阐述了基于深度学习的CNN、RNN等算法，多视角方法，结合传感器的方法等前沿技术，分析了各算法在准确性、效率和鲁棒性上的差异及适用场景。还介绍了Human3.6M等常用数据集的特点与应用，最后探讨了算法优化、与新兴技术融合及应用领域拓展等未来发展趋势，展现了该领域的研究现状与前景。

摘要：人体姿态估计是计算机视觉的重要任务，用于识别人体动作和姿势，在虚拟现实、人机交互等领域有广泛应用。本文介绍了二维姿态估计的基本概念，常用数据集（LSP、FLIC、MPII、MSCOCO）及评测指标（PCK、mAP）。重点阐述了DeepPose模型，它通过级联回归网络实现高精度关节点预测，并给出了简化版实现方案。实验在MSCOCO数据集上进行，验证了模型有效性。该技术为动作捕捉、运动分析等应用奠定了基础。

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