【2019-CVPR-3D人体姿态估计】Fast and Robust Multi-Person 3D Pose Estimation from Multiple Views

Fast and Robust Multi-Person 3D Pose Estimation from Multiple Views

题目：《快速鲁棒性多视图多人3D姿态估计》

作者：

来源：CVPR 2019

研究内容:

多人-多视图-无监督

创新点：

①提出了一种多路匹配算法，以找到跨多个视图检测到的2D姿势的周期一致对应关系。所提出的匹配算法能够修剪错误检测并处理视图之间的部分重叠，而不知道场景中的真实人数；

②结合几何和外观提示，以匹配跨视图检测到的2D姿势。

现有问题与技术：

通过图结构模型[1] 直接推理3D中与2D检测几何兼容的所有假设。其缺点是该问题的结构状态空间巨大，当摄像机数量少时，该方法并不稳健（对摄像机数量较为敏感），由此提出本文：基于凸优化的多路匹配算法。

现有的多路匹配2D姿态算法，常常使用极线约束（判断2个2D姿态是否为相同的3D姿态的投影），其缺点为①对遮挡和截断位置，估计不准确性；②对每对视图可能违反循环一致性约束[2]

主要挑战：找出噪声和不完整的2D姿态中找到跨视图的对应关系（属于哪个人的2D Pose的视图匹配）

本文提出：

基于凸优化的多路匹配算法（对所有视图中检测到的2D Pose聚类以此解决身体对应问题）

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