【摘 要】
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随着计算机视觉领域的快速发展,近年来,基于图片和视频的3D人体姿态估计吸引了越来越多人的注意。与2D人体骨架相比,3D人体骨架由于具有旋转不变性,在动作分类上可以取得更好的效果。因此,做好3D姿态估计将会极大的推动动作分类领域的发展。然而,据我们所知,大多数工作解决的是在控制环境下的单人3D姿态估计问题。因此,在自然条件下解决多人3D姿态估计问题有着重要的应用价值。我们提出了基于视频的多人3D姿态
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随着计算机视觉领域的快速发展,近年来,基于图片和视频的3D人体姿态估计吸引了越来越多人的注意。与2D人体骨架相比,3D人体骨架由于具有旋转不变性,在动作分类上可以取得更好的效果。因此,做好3D姿态估计将会极大的推动动作分类领域的发展。然而,据我们所知,大多数工作解决的是在控制环境下的单人3D姿态估计问题。因此,在自然条件下解决多人3D姿态估计问题有着重要的应用价值。我们提出了基于视频的多人3D姿态估计方法,主要包括以下三个步骤:（1）在整个视频中,检测出每个人每一帧的2D姿态;（2）在整个视频中对每个人进行追踪,并把他对应的2D姿态提取出来并与这个人相匹配;（3）通过预先学习的基元姿态并且考虑到视频中时间上的平滑性问题,我们用设计的算法来重构每个人在整个视频中每一帧的3D姿态。通过提出这个框架来解决多人3D姿态估计问题,也是本文最大的创新点。我们在公开的数据集Human 3.6M和自己拍摄的多人视频上测试了我们的算法。在公开数据集Human 3.6M上的定量结果表明了我们的算法优于一些state-of-art算法。在我们自己拍摄视频上的定性结果也表明了我们方法的有效性。
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