Facebook SimPoE用单目摄像头实现全新人体姿态估计精度
在保证物理合理性的同时实现了全新的姿态精度。
（映维网 2021年04月21日）从单目视频精确估计三维人体运动需要建模Kinematics运动学（无物理力的运动）和Dynamics动力学（有物理力的运动）。
为了提高视频中估计人体运动的物理合理性，最近的研究开始在公式中采用动力学。这种方法首先对运动进行估计，然后利用基于物理的轨迹优化方法对诱导运动的力进行优化。基于轨迹优化的方法存在一定的不足。首先，轨迹优化需要在测试时求解一个高度复杂的优化问题。这可能属于计算密集型，并且需要对时间窗口甚至整个运动序列进行批处理，从而导致姿态预测的高延迟，并且不适合交互式实时应用程序。
其次，轨迹优化需要简单可微的物理模型，这可能导致近似误差较大。最后，将物理应用于基于轨迹优化的方法是作为一个后处理步骤，其将给定的运动投影到物理合理的运动。由于它是基于优化，所以没有一个学习机制尝试将优化的运动与ground truth相匹配。所以，轨迹优化所产生的运动在物理上可能合理，但离ground truth相距甚远，特别是当输入运动不准确时。
针对上述局限性，Facebook和卡内基梅隆大学的研究人员提出了一种新的方法：SimPoE（Simulated Character Control for Human Pose Estimation；人体姿态估计的模拟特征控制）。
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