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RemoCap: 动作捕捉的解缠表示学习
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提供了首个非标记的方法来实现单目视频中的人类三维运动捕捉，重建关节骨架的运动和中等尺度的非刚性表面形变。通过使用卷积神经网络中的疏2D和3D人体姿势检测，以及基于低维轨迹子空间解决单目重构问题的模式，我们解决了人工能捕捉挑战。此外，我们提出了基于表面几何的细化方法，实现中等规模的非刚性匹配。我们的方法在准确性，鲁棒性和可处理的场景复杂性方面明显优于先前的单目方法。
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关键要点
- 本研究提供了首个非标记的方法来在单目视频中实现人类的三维运动捕捉。
- 可以重建关节骨架的运动以及一般场景中中等尺度的非刚性表面形变。
- 使用卷积神经网络中的疏2D和3D人体姿势检测，解决单目重构问题。
- 解决了由大范围关节运动、快速运动和非刚性变形构成的人工能捕捉挑战。
- 提出了基于表面几何的细化方法，实现中等规模的非刚性匹配。
- 方法在准确性、鲁棒性和场景复杂性方面明显优于先前的单目方法。
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