利用卷积神经网络识别对象,估算骨骼模型
利用卷积神经网络识别对象，估算骨骼模型
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 我们已经介绍过很多单目的动作捕捉方案，最近的单目动捕方案可以说大同小异，在原理上基本没有什幺区别，都是利用卷积神经网络识别对象，估
算骨骼模型，再在此基础上进行渲染。这些解决方案的困难也都类似，例如
老大难的遮挡问题，脚踝处的识别和骨骼模型往往估计不准等等。
搞笑qq名 最近，清华、北航、南加州大学、马克思普朗克研究所等的研究人员合作了一篇论文DoubleFusion: Real-time Capture of Human Performances with Inner Body Shapes from a Single Depth Sensor，提出了一种叫做DoubleFusion、基于单个深度摄像头的解决方案，对人体动作捕捉识别有更好的效果。
 简单地讲，DoubleFusion的原理是这样的，一般深度摄像头的动作捕捉来源于深度数据，因此可以构建人身体的表面形状（即包含衣服在内的外形数据），但这种方案难以在有遮挡的情况下实现捕捉，为了补足深度捕捉的缺憾，DoubleFusion将它和估算骨架模型的方案融合了起来，因此形成了一个“双层
表面表示”，外层是深度数据得到的表面重建的数据，内层则是骨架模型数据，最终计算得到最合理的动作数据。我们看到的完整的身体模型，实际上是内
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外两层数据相互制约、相互融合的结果。五影的实力>骄字组词
 具体来说，DoubleFusion的输入只有捕获的深度数据，而输出是捕捉目标的双层表面。在骨架估计方面，它采用最近出现的基于Mask-RCNN的模型SMPL，可以非常迅速的得到比较完美的骨架模型，在外表数据方面，采用揭阳城隍庙

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