增强时空上下文：单目视频中具有时态一致性的稳健 3D 人体动作恢复

提出了一种从单眼视频中恢复时间一致的 3D 人体姿势、形状和动作的方法，通过使用具有身体感知特征表示和独立的逐帧姿势和相机初始化，结合自相似性和自注意力等技术进行时空特征聚合，该方法提供了增强的时空上下文，可在各种复杂场景下得到更准确的姿势估计和形状重建。

本研究提供了首个非标记的单目视频三维运动捕捉方法，解决了关节运动、快速运动和非刚性变形等挑战。通过卷积神经网络和低维轨迹子空间解决单目重构问题，并提出了基于表面几何的细化方法。该方法在准确性、鲁棒性和处理复杂场景方面优于先前的单目方法。

一致性 三维运动捕捉 关节运动 单目 单目视频 非刚性变形 非标记
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。
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