(未完待续.....) 根据针孔相机模型,相机成像平面一点的像素坐标p和该点在世界坐标系下的3D坐标P有$p=KP$的关系,如果用齐次坐标表示则有: $$dp=KP$$ 其中d是空间点深度(为了将p的齐次项变为1),K是相机内参数矩阵,p和P都是齐次坐标. 于是如果以第一个相机的坐标系为参照,对于两个相机则有:$$d_0p_0=KP,d_1p_1=K(RP+t)$$ 其中R为旋转矩阵(Rotation),t为平移向量(Translation).令$x = K^{-1}p$,去掉内参K归一化成:…

http://blog.csdn.net/myarrow/article/details/51933651 1. 目前进展 1.1 相关资料      1)HANDS CVPR 2016      2)HANDS 2015 Dataset      3)CVPR 2016      4)Hand 3D Pose Estimation (Computer Vision for Augmented Reality Lab)          5)CVPR2016 Tutorial: 3D Deep…

参考来源:http://www.cnblogs.com/lanye/p/5312620.html 人脸姿态估计:pitch,yaw,roll三种角度,分别代表上下翻转,左右翻转,平面内旋转的角度.       人脸姿态估计的方法有基于模型的方法,基于表观的方法,基于分类的方法等等.其中,基于模型的方法得到的效果最好,因为其得到的人脸姿态是连续的,而另外两种,是离散的,并且很耗时间.人脸姿态估计算法一般当做很多人脸对齐相关论文的副产品被提出,近期,比较“出名”的人脸对齐论文主要来自于CVPR,IC…

http://blog.csdn.net/zziahgf/article/details/72732220 keywords 人体姿态估计 Human Pose Estimation 给定单张RGB图像,输出人体某些关键点的精确像素位置. 全卷积网络 Stacked Hourglass Networks 多尺度特征 Features processed across all scales 特征用于捕捉人体的空间关系 Capture spatial relationships associated…

 Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation key words:人体姿态估计 Human Pose Estimation 给定单张RGB图像,输出人体某些关键点的精确像素位置.堆叠式沙漏网络 Stacked Hourglass Networks多尺度特征  Features processed across all scales特征用于捕捉人体的空间关系 Capture spatial relationships associate…

2D Pose estimation主要面临的困难:遮挡.复杂背景.光照.真实世界的复杂姿态.人的尺度不一.拍摄角度不固定等. 单人姿态估计 传统方法:基于Pictorial Structures, DPM ▪ 基于深度学习的算法包括直接回归坐标(Deep Pose)和通过热力图回归坐标(CPM, Hourlgass) 目前单人姿态估计,主流算法是基于Hourlgass各种更改结构的算法. 多人姿态估计 二维图像姿态估计基于CNN的多人姿态估计方法,通常有2个思路(Bottom-Up Appro…

本文链接:https://blog.csdn.net/williamyi96/article/details/89207640由于最近做到了一些 3D Hand Pose Estimation 相关的内容,因而看了这篇CVPR19的 oral 论文,官方说公布源代码,但是github给的是个空repo,希望早点开源吧. 近些年来,基于 RGB图像+depth map 的 3D Hand Pose Estimation 在多个数据榜上基本饱和了,而由于本身2D single rgb image 生…

Awesome Works  !!!! Table of Contents Conference Papers 2017 ICCV 2017 CVPR 2017 Others 2016 ECCV 2016 CVPR 2016 Others 2015 ICCV 2015 CVPR 2015 Others 2014 CVPR 2014 Others & Before Journal Papers Theses Datasets Challenges Other Related Papers Eval…

0 - ABSTRACT 许多计算机任务在缺少上下文信息的情况下的处理会更加困难.例如,在多相机跟踪任务下,行人可能在不同照相机下面因为有这不同的姿势和灯光条件而看起来很不一样.类似地,在低分辨率高角度监控视频中,头部方向评估也是一个挑战.如果没有上下文信息,人们在处理此类任务时会有很大麻烦.在我们的工作中,我们将上下文信息.社会群体信息和两个重要的计算机视觉任务:多目标跟踪和监控视频的头部姿态和方向评估进行结合.这三部分都采用一个概率公式进行建模并且我们提出了有效的解决方案.在多相机跟踪和头部…

Mutual Learning to Adapt for Joint Human Parsing and Pose Estimation 2018-11-03 09:58:58 Paper: http://openaccess.thecvf.com/content_ECCV_2018/papers/Xuecheng_Nie_Mutual_Learning_to_ECCV_2018_paper.pdf Code: https://github.com/NieXC/pytorch-mula Rela…