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Real-Time Human Motion Capture with Multiple Depth Cameras

机译：多个深度摄像头的实时人体动作捕捉

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Commonly used human motion capture systems require intrusive attachment of markers that are visually tracked with multiple cameras. In this work we present an efficient and inexpensive solution to markerless motion capture using only a few Kinect sensors. Unlike the previous work on 3d pose estimation using a single depth camera, we relax constraints on the camera location and do not assume a co-operative user. We apply recent image segmentation techniques to depth images and use curriculum learning to train our system on purely synthetic data. Our method accurately localizes body parts without requiring an explicit shape model. The body joint locations are then recovered by combining evidence from multiple views in real-time. We also introduce a dataset of ~6 million synthetic depth frames for pose estimation from multiple cameras and exceed state-of-the-art results on the Berkeley MHAD dataset.
机译：常用的人体运动捕捉系统需要插入标记，这些标记需要使用多个摄像机进行视觉跟踪。在这项工作中，我们提出了仅使用几个Kinect传感器即可进行无标记运动捕捉的高效且廉价的解决方案。与先前使用单深度相机进行3d姿态估计的工作不同，我们放宽了对相机位置的限制，并且不假定合作用户。我们将最新的图像分割技术应用于深度图像，并使用课程学习在纯合成数据上训练我们的系统。我们的方法无需明确的形状模型即可精确定位身体部位。然后通过实时结合来自多个视图的证据来恢复身体的关节位置。我们还引入了约600万个合成深度框架的数据集，用于从多个摄像机进行姿势估计，并超过了伯克利MHAD数据集的最新结果。

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