浅谈低成本视频动作捕捉技术
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快手Y-tech 原创
图1:电影《阿丽塔》中使用的光学动作捕捉技术
对于视频输入,时域连续性的要求对动捕算法的性能提出了更高的挑战。使用单帧的3D人体姿态估计方法逐帧处理会面临动作不连续、抖动等问题,造成视觉体验不佳。现有方法往往会通过引入时域约束、后处理滤波等方法改善。例如,Monocular Total Capture[5]中使用光流约束相邻帧mesh顶点投影的位置关系。与此同时,视频输入也提供了额外的时域信息,利用好时域信息和人体动作的先验有助于降低3D人体姿态估计问题的模糊性。例如,3D Human Dynamics[6]中使用了时域卷积融合若干相邻帧的feature用于回归3D Pose,并构建了大量包含2D Pose检测结果的弱监督视频训练数据。 VIBE[7]则使用GRU + Self-Attention实现Temporal Encoder,同时引入Motion Discriminator鉴别网络预测的动作和人体动作库动作,保证网络预测的动作在合理的人体动作空间中。
3D人体姿态估计算法的精度通常使用MPJPE(Mean Per Joint Position Error)衡量,MPJPE定义为预测关键点位置和groundtruth之间的平均欧式距离,并且关键点位置通常采用root-relative的表示形式,其计算方法如下:
由于MPJPE受global旋转的影响较大,现有工作中同时也会采用PA-MPJPE(Procrustes Analysis MPJPE),即先对网络预测的关键点进行刚性变换(平移,旋转和缩放)向ground truth对齐后,再计算MPJPE。目前一些代表性工作在H36M和3DPW数据集上的MPJPE和PA-MPJPE精度总结如下:
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