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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
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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。 展开更多
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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