基于虚拟相机的自由移动物体重建与姿态估计
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。我们提出了一种从单目 RGB 视频中重建自由移动物体的方法，无需任何先验信息，通过基于隐式神经表示同时优化对象的形状和姿态，其中方法的关键是一个虚拟摄像机系统，显著减小了优化的搜索空间。通过在 HO3D 数据集和佩戴在头部设备上捕获的主观 RGB 序列上的评估，我们证明了该方法明显优于大多数方法，并且与假设先验信息的最新技术相媲美。
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。方法主要集中在联合估计运动和动作力，运用大规模的轨迹优化问题，并且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。通过真实数据集验证了方法，并展示了它在新的互联网视频数据集中的性能。
