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3D Pose Estimation Using Virtual Projection Based on 3D Reconstructed Model
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OA
AI
DOI：10.3390/s26113302.png)
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摘要
En 中文
本文利用从RGB-D相机或体感捕捉系统重建的3D点云或网格模型来估计和优化3D人体姿态。首先，使用多视角相机重建3D模型以估计高精度骨架。为获取低误差的2D骨架，在确定3D模型方向后将其投影到四个虚拟平面上，从投影到虚拟平面的四幅图像中估计四个2D骨架。随后，优化过程基于局部顶点分布和DBSCAN算法选择候选关节点，并通过球面拟合确保最终关节位于身体体积内。通过关节的后投影（包括虚拟平面上的2D骨架关节）在交点处合并关节，并利用3D信息的空间分布对交点处的关节进行优化。通过所提出的方法，从重建的体感数据中估计出稳定且几何一致性的3D人体姿态。利用具有真实数据的模型，计算了所提方法与真实值骨架间的MPJPE。3D姿态估计通过捕获图像的视觉评估进行评价，结果与运动捕捉设备获取的3D关节位置进行了定量比较。
Keyword:
pose estimation
3D skeleton
3D mesh
3D point cloud
volumetric capture
multi-view RGB-D
joint refinement
期刊
IF:
3.5
论文数:
7.2W
被引数:
20.9W
机构
引用论文
Demixed Sparse Principal Component Analysis Through Hybrid Structural Regularizers.png)
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