VQ-HPS：在向量量化潜变空间中的人体姿态和形状估计
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。通过引入一种低维离散潜在表示的独特方法，我们将人体姿态和形状估计 (Human Pose and Shape Estimation，HPSE) 问题作为一个分类任务来解决，预测离散潜在表示，从而实现对人体网格的编码。我们的模型 VQ-HPS 在训练中通过最小化交叉熵损失实现，结果显示它在 HPSE 问题上胜过当前最先进的无参数方法，并且产生与参数方法一样逼真的结果，这突显了分类方法在...
本文介绍了一种使用可穿戴传感器恢复人体完整3D姿势的方法，通过融合IMU和头戴式摄像机的数据，实现相机自定位和人体跟踪，并将3D场景约束集成到优化中，以获得精确的姿势。该方法适用于虚拟现实/增强现实应用程序和训练导航与环境交互的代理。
