Detta papper introducerar en effektiv algoritm som rekonstruerar 3D mänskliga poser samt kameraparametrar från ett litet antal 2D punktkorrespondenser som erhållits från okalibrerade monokulära bilder. Detta problem är utmanande eftersom 2D-bildbegränsningar (t.ex. 2D-punktkorrespondenser) är ofta inte tillräckliga för att bestämma 3D-poser av ett artikulerat objekt. Den viktigaste idén i detta dokument är att identifiera en rad nya begränsningar och använda dem för att undanröja tvetydigheten i 3D-utformningen. Vi utvecklar också en optimeringsprocess för att samtidigt rekonstruera både mänskliga poser och kameraparametrar från olika former av återuppbyggnadsbegränsningar. Vi demonstrerar kraften och effektiviteten i vårt system genom att utvärdera algoritmens prestanda på både verkliga och syntetiska data. Vi visar algoritmen kan korrekt rekonstruera 3D-poser och kameraparametrar från ett brett utbud av verkliga bilder, inklusive internetfoton och nyckelramar extraherade från monokulära videosekvenser.
Wei och Chai rekonstruerade 3D mänskliga poser från okalibrerade monokulära bilder i REF.
Modeling 3D human poses from uncalibrated monocular images
{'venue': '2009 IEEE 12th International Conference on Computer Vision', 'journal': '2009 IEEE 12th International Conference on Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}