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三维人体姿态和形状估计的分层注意力时空特征融合算法
1
作者
闫卓越
刘骊
+2 位作者
付晓东
刘利军
彭玮
《图学学报》
北大核心
2025年第4期746-755,共10页
基于单目视频的三维人体姿态和形状估计在虚拟试衣和影视特效制作等领域具有重要作用。针对基于单目视频的三维人体姿态和形状估计中的人体建模不充分、时空表征较单一、估计精准性受限的问题,提出三维人体姿态和形状估计的分层注意力...
基于单目视频的三维人体姿态和形状估计在虚拟试衣和影视特效制作等领域具有重要作用。针对基于单目视频的三维人体姿态和形状估计中的人体建模不充分、时空表征较单一、估计精准性受限的问题,提出三维人体姿态和形状估计的分层注意力时空特征融合算法。首先使用分层注意力对人体部位进行分层空间建模,得到可学习的人体姿态空间特征;然后将可学习的人体姿态空间特征与参数人体模板结合,共同指导人体运动时序特征进行时空建模,实现时空特征融合;最后提出三维人体姿态和形状联合优化方法,使用多层感知机回归更加精准且平滑的三维人体网格。在Human3.6M数据集上的实验结果表明,该方法在评估指标MPJPE和ACC-ERR上的数值分别为56.1 mm和3.4 mm/s^(2),较现有方法相比降低了0.5%和5.6%,能够提高三维人体姿态和形状估计的精度,生成精准且平滑的三维人体网格。此外,在3DPW数据集和互联网视频的测试结果表明,在面对快速运动等场景时,也具有一定的鲁棒性。
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关键词
三维
人体
姿态和
形状
估计
分层注意力
时空建模
时空特征融合
姿态和
形状
联合优化
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职称材料
基于半监督学习的单视角点云三维人体姿态与形状估计
2
作者
方程浩
王康侃
《图学学报》
北大核心
2025年第2期393-401,共9页
在有限标签样本的条件下,单视角点云的三维人体姿态和形状估计一直存在模型估计精度低、泛化能力弱等问题。现有的方法通常采用微调方法优化模型,但对新样本的微调步骤大大增加了运行复杂度,本质上没有提高模型的泛化能力。为解决以上问...
在有限标签样本的条件下,单视角点云的三维人体姿态和形状估计一直存在模型估计精度低、泛化能力弱等问题。现有的方法通常采用微调方法优化模型,但对新样本的微调步骤大大增加了运行复杂度,本质上没有提高模型的泛化能力。为解决以上问题,提出了一种基于半监督学习的三维人体姿态与形状估计方法,在有限的标签数据条件下,利用大量无标签人体点云数据提高模型估计精度和泛化能力。具体地,首先对无标签数据进行弱增强和强增强,同时估计2种增强样本的三维人体参数模型。然后对弱增强样本的预测结果进行伪标签准确性判断,并基于一致性正则化思想约束强增强样本的预测结果,以迭代方式逐步优化伪标签质量和增加用于训练的伪标签数量,进而提升模型的估计精度。该算法在多种公开数据集上做了充分的定量和定性实验,实验结果证明该算法在有限标签样本的条件下提高了三维人体姿态和形状的估计精度,并增强了模型的泛化性能。
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关键词
三维
人体
姿态与
形状
估计
单视角点云
半监督学习
伪标签
点云数据增强
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职称材料
三维人体模型姿态与形状重构
被引量：
10
3
作者
曾志超
李桂清
+2 位作者
邹歆仪
王宇攀
聂勇伟
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第9期1485-1493,共9页
为了解决单张照片人体重构出现的姿态翻转问题,提高重构模型的准确度,提出相邻帧姿态约束和人体轮廓线匹配的姿态与形状序列同时重构算法.对视频中的每一帧,首先估计出图像中人物的二维关节点、人物脸部特征点及其边缘轮廓线;然后将参...
为了解决单张照片人体重构出现的姿态翻转问题,提高重构模型的准确度,提出相邻帧姿态约束和人体轮廓线匹配的姿态与形状序列同时重构算法.对视频中的每一帧,首先估计出图像中人物的二维关节点、人物脸部特征点及其边缘轮廓线;然后将参数化模型SMPL所表达的三维人体投影到二维平面上,使得投影后的二维信息与对应的视频帧二维信息相匹配;最后通过调整SMPL的姿态与形状参数来最小化匹配能量函数,从而重构出与视频帧中人物具有相似姿态与形状的三维人体模型.此外,为了使重构结果显得更真实,也对图像帧中人体的头部姿态进行了检测和匹配.该算法在MPI-INF-3DHP数据集、Youku视频和自拍视频帧上均进行了实验,实验结果表明,与SMPLify算法等相比,该算法能有效地避免重构结果中出现姿态翻转的现象,且能在保证模型整体姿态相似性的前提下重构出准确的头部姿态和相似的模型形状.
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关键词
三维
人体
重构
三维人体形状
人体
姿态估计
视频重构
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职称材料
题名
三维人体姿态和形状估计的分层注意力时空特征融合算法
1
作者
闫卓越
刘骊
付晓东
刘利军
彭玮
机构
昆明理工大学信息工程与自动化学院
昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室
出处
《图学学报》
北大核心
2025年第4期746-755,共10页
基金
国家自然科学基金(62262036,62362043)
兴滇英才支持计划项目(KKXY202203008)。
文摘
基于单目视频的三维人体姿态和形状估计在虚拟试衣和影视特效制作等领域具有重要作用。针对基于单目视频的三维人体姿态和形状估计中的人体建模不充分、时空表征较单一、估计精准性受限的问题,提出三维人体姿态和形状估计的分层注意力时空特征融合算法。首先使用分层注意力对人体部位进行分层空间建模,得到可学习的人体姿态空间特征;然后将可学习的人体姿态空间特征与参数人体模板结合,共同指导人体运动时序特征进行时空建模,实现时空特征融合;最后提出三维人体姿态和形状联合优化方法,使用多层感知机回归更加精准且平滑的三维人体网格。在Human3.6M数据集上的实验结果表明,该方法在评估指标MPJPE和ACC-ERR上的数值分别为56.1 mm和3.4 mm/s^(2),较现有方法相比降低了0.5%和5.6%,能够提高三维人体姿态和形状估计的精度,生成精准且平滑的三维人体网格。此外,在3DPW数据集和互联网视频的测试结果表明,在面对快速运动等场景时,也具有一定的鲁棒性。
关键词
三维
人体
姿态和
形状
估计
分层注意力
时空建模
时空特征融合
姿态和
形状
联合优化
Keywords
3D human pose and shape estimation
hierarchical attention
spatial-temporal modeling
spatial-temporal feature fusion
pose and shape co-optimization
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于半监督学习的单视角点云三维人体姿态与形状估计
2
作者
方程浩
王康侃
机构
南京理工大学高维信息智能感知与系统教育部重点实验室
出处
《图学学报》
北大核心
2025年第2期393-401,共9页
基金
国家自然科学基金(62472224)
中央高校基础研究基金(NJ2023032)
+1 种基金
浙江大学计算机辅助设计与图形系统全国重点实验室开放课题(A2311)
南京大学计算机软件新技术全国重点实验室开放课题(KFKT2024B37)。
文摘
在有限标签样本的条件下,单视角点云的三维人体姿态和形状估计一直存在模型估计精度低、泛化能力弱等问题。现有的方法通常采用微调方法优化模型,但对新样本的微调步骤大大增加了运行复杂度,本质上没有提高模型的泛化能力。为解决以上问题,提出了一种基于半监督学习的三维人体姿态与形状估计方法,在有限的标签数据条件下,利用大量无标签人体点云数据提高模型估计精度和泛化能力。具体地,首先对无标签数据进行弱增强和强增强,同时估计2种增强样本的三维人体参数模型。然后对弱增强样本的预测结果进行伪标签准确性判断,并基于一致性正则化思想约束强增强样本的预测结果,以迭代方式逐步优化伪标签质量和增加用于训练的伪标签数量,进而提升模型的估计精度。该算法在多种公开数据集上做了充分的定量和定性实验,实验结果证明该算法在有限标签样本的条件下提高了三维人体姿态和形状的估计精度,并增强了模型的泛化性能。
关键词
三维
人体
姿态与
形状
估计
单视角点云
半监督学习
伪标签
点云数据增强
Keywords
3D human pose and shape estimation
single-view point clouds
semi-supervised learning
pseudo-label
data augmentation of point cloud
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
三维人体模型姿态与形状重构
被引量：
10
3
作者
曾志超
李桂清
邹歆仪
王宇攀
聂勇伟
机构
华南理工大学计算机科学与工程学院
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第9期1485-1493,共9页
基金
国家自然科学基金(61572202,61602183)
广东省自然科学基金重点项目(S2013020012795)
文摘
为了解决单张照片人体重构出现的姿态翻转问题,提高重构模型的准确度,提出相邻帧姿态约束和人体轮廓线匹配的姿态与形状序列同时重构算法.对视频中的每一帧,首先估计出图像中人物的二维关节点、人物脸部特征点及其边缘轮廓线;然后将参数化模型SMPL所表达的三维人体投影到二维平面上,使得投影后的二维信息与对应的视频帧二维信息相匹配;最后通过调整SMPL的姿态与形状参数来最小化匹配能量函数,从而重构出与视频帧中人物具有相似姿态与形状的三维人体模型.此外,为了使重构结果显得更真实,也对图像帧中人体的头部姿态进行了检测和匹配.该算法在MPI-INF-3DHP数据集、Youku视频和自拍视频帧上均进行了实验,实验结果表明,与SMPLify算法等相比,该算法能有效地避免重构结果中出现姿态翻转的现象,且能在保证模型整体姿态相似性的前提下重构出准确的头部姿态和相似的模型形状.
关键词
三维
人体
重构
三维人体形状
人体
姿态估计
视频重构
Keywords
human body reconstruction
3D human shape
human pose estimation
3D reconstruction from video
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
三维人体姿态和形状估计的分层注意力时空特征融合算法
闫卓越
刘骊
付晓东
刘利军
彭玮
《图学学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于半监督学习的单视角点云三维人体姿态与形状估计
方程浩
王康侃
《图学学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
三维人体模型姿态与形状重构
曾志超
李桂清
邹歆仪
王宇攀
聂勇伟
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2019
10
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
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条
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引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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