Abstrakt. Detta dokument introducerar en ny modellbaserad metod för att samtidigt rekonstruera 3D-människans rörelse och helkroppsskelettstorlek från en liten uppsättning av 2D-bildfunktioner som spåras från okalibrerade monokulära videosekvenser. Den viktigaste idén med vårt tillvägagångssätt är att konstruera en generativ mänsklig rörelsemodell från en stor uppsättning preprocessade mänskliga rörelseexempel för att begränsa lösningsutrymmet för monokulära mänskliga rörelsespårningar. Dessutom lär vi oss en generativ skelettmodell från förinspelade humanskelettdata för att minska tvetydigheten i det mänskliga skelettets rekonstruktion. Vi formulerar rekonstruktionsprocessen i en icke-linjär optimeringsram genom att kontinuerligt deformera de generativa modellerna för att bäst matcha en liten uppsättning 2D-bildfunktioner som spåras från en monokulär videosekvens. Vi utvärderar vårt systems prestanda genom att testa algoritmen på en mängd olika okalibrerade monokulära videosekvenser.
Chen och Chai REF rekonstruerar samtidigt 3D mänsklig rörelse från en liten uppsättning 2D-bild funktioner spåras från okalibrerade monokulära videosekvenser.
3D Reconstruction of Human Motion and Skeleton from Uncalibrated Monocular Video
{'venue': 'ACCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}