深度学习之3D人体姿态预测
基于深度学习的3D人体姿态预测是指利用深度学习模型，从图像或视频中自动估计人体的三维骨架结构或关节点位置。此任务在增强现实、动作捕捉、人体行为识别、虚拟现实等多个领域中有广泛应用。3D人体姿态预测面临的挑战包括姿态变化多样、遮挡、光照条件复杂以及不同视角下的深度信息恢复等问题。以下是其主要原理与方法： 1. 关键点检测与2D到3D预测 关键点检测：基于卷积神经网络（CNN）的模型...
深度学习3D人体姿态估计国内外研究现状及痛点
人体姿态估计可以看作是图像与视频中人体关节点的检测与定位问题，这对于行为识别、行为理解、行人重识别等技术的发展有很大的帮助，因此人体姿态估计在提出后，就受到人体识别相关各界的关注，人们开始尝试在不同的方向进行探索。早期的学者们在传统方法的方向上进行摸索，1973 年 Fishler 提出一种用于传统人体姿态估计算法的图结构模型（Pictorial Stru....
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