HMD-Poser：基于可扩展稀疏观测的设备端实时人体动作跟踪
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内容提要
本文介绍了几种基于深度学习的全身姿态估计方法，包括AvatarPoser、SparsePoser、HMD-NeMo和EgoPoser。这些方法通过头部和手部运动输入，实时预测全身姿势，适用于虚拟现实和增强现实应用。EgoPoser强调在不依赖全局位置的情况下，通过间歇性手部跟踪实现高效姿态建模。
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Q&A
AvatarPoser 是什么？
AvatarPoser 是一种基于学习的方法，仅使用用户的头部和手部运动输入来预测全身姿势，具有高准确性和实时操作速度。
SparsePoser 的优势是什么？
SparsePoser 通过六个跟踪设备重建全身姿势，适用于不同身体尺寸的用户，并在实时演示中优于传统技术。
EgoPoser 如何实现高效的姿态建模？
EgoPoser 通过间歇性手部跟踪，在不依赖全局位置的情况下预测全身姿态，推断速度超过每秒 600 帧。
HMD-NeMo 的主要功能是什么？
HMD-NeMo 是一种轻量级神经网络，能够在线实时预测全身动作，解决部分可见手部情况下的全身动作生成问题。
如何利用可穿戴传感器恢复 3D 姿势？
通过结合 IMU 和头戴式摄像机，使用相机自定位与 IMU 跟踪融合，能够在更大的记录体积中捕获 3D 姿势。
如何提高用户运动重建的准确性？
通过预测用户整体运动的潜在表征并与跟踪传感器输入集成，利用神经运动先验信息可以提高运动重建的准确性。
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