InterTrack：无对象模板的人体与物体交互跟踪
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了在视频中跟踪人体与物体交互的难题，以往的方法依赖于预定义的物体模板。该论文提出了一种新颖的方法，通过逐帧姿势跟踪和规范形状优化实现无模板的交互跟踪，结果表明该方法在准确性上显著优于传统的模板驱动视频跟踪技术，并能应用于真实视频的数据泛化。
本文提出了一种从单个RGB视频自动重建与对象的人交互的3D运动的方法，估计人和物体的3D姿势，接触位置，被人类肢体激活的力和扭矩。方法通过联合估计运动和动作力，运用大规模的轨迹优化问题，并从输入视频自动识别出人与物体或地面之间的接触位置和时间。方法在真实数据集上验证，并展示了在新的互联网视频数据集中的性能。
