Vi presenterar en generativ metod för att uppskatta 3D mänsklig rörelse och kroppsform från monokulära video. Under antagandet att från en initial pose optiskt flöde begränsar efterföljande mänsklig rörelse, utnyttjar vi flödet för att hitta temporalt sammanhängande mänskliga poser av en rörelsesekvens. Vi uppskattar människans rörelse genom att minimera skillnaden mellan beräknade flödesfält och utgången av en konstgjord flödesrenderare. En enda initiering steg krävs för att uppskatta rörelse över flera ramar. Flera regulariseringsfunktioner ökar robustheten över tid. Våra testscenarier visar att optiskt flöde effektivt legaliserar det underkonstruerade problemet med mänsklig form och rörelseuppskattning från monokulära video.
REF utnyttjar optiskt flöde för att erhålla tidssammanhängande mänskliga poser.
Optical Flow-based 3D Human Motion Estimation from Monocular Video
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}