使用AI技術來感知人類 - NVIDIA的電腦視覺研究
目录
- 3D人体姿势估计
- 3D人体网格建模
- 动态相机下的全局遮挡感知
- 3D手势姿势估计
🤸♂️3D人体姿势估计
在人工智能的应用中，准确地感知和理解人体姿势是一项重要任务。通过使用AI技术，我们可以从RGB图像中推断出人体的三维姿势，为许多实际应用提供支持。本文将介绍基于AI的人体姿势估计的最新研究项目。
3D人体姿势估计的价值与应用
准确地感知人体姿势在许多实际应用中是非常有用的。下面列举了一些应用场景：
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人类机器人交互：可以在与人类交互的机器人中使用人体姿势估计方法。例如，机器人可以通过感知人的姿势来理解人类的意图，并做出相应的响应。
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自动驾驶汽车：自动驾驶汽车可以利用人体姿势估计来理解周围环境并与行人进行交互。
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人体监控：可以利用人体姿势估计来自动监控人的活动。例如，在紧急情况下自动生成警报。
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运动分析与体育统计：可以使用人体姿势估计来生成运动数据，并用于运动分析和个性化训练。
在这些不同的应用中，人体姿势估计的挑战在于如何准确地从RGB图像中推断出人体的三维姿势。
3D人体姿势估计的挑战
3D人体姿势估计是一个具有挑战性的问题，主要是因为以下原因：
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大量训练数据的获取困难：要训练一个能够准确估计人体姿势的神经网络模型，需要大量由准确的3D姿势注释的训练数据。然而，由于需要精密设备和设施，收集这些训练数据非常困难和耗时。
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3D位置的多样性与模糊性：在从2D图像中估计3D姿势的过程中，由于缺乏尺度和深度的信息，很难确定人体在空间中的准确位置。例如，对于相同的2D投影，可能存在许多不同的3D配置，导致问题的模糊性。
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网络的训练与推广：要训练卷积神经网络，需要大量的训练数据。然而，现有的姿势估计方法通常只使用具有约束条件的受控环境下采集的数据，限制了其在不受控制的环境中的通用性。此外，直接从2D图像预测3D姿态通常会导致网络无法推广到无约束的场景中。
为了克服这些挑战，我们提出了一种创新的方法，可以从单个RGB图像中精确地估计人体的3D姿势。接下来将分步介绍我们的方法。
📊3D姿势的估计
3D姿势的估计是一项非常具有挑战性的任务，因为它需要同时解决深度模糊性和尺度模糊性的问题。在这里，我们将首先介绍我们的方法，然后讨论我们如何解决这些问题。
2.5D姿势表示
我们提出了一种新颖的"2.5D姿势"表示方法，以解决深度模糊性和尺度模糊性问题。通过这种表示方法，我们可以将3D姿势从2D图片中推断出来。
具体地说，我们使用卷积神经网络来预测关键关节的2D位置和相对于特定根关节的深度。这样，我们就可以得到一个包含2D关节坐标和深度信息的2.5D姿势表示。
使用这种相对深度表示方法的优势在于它是尺度不变的，即不受人体与相机的距离的影响。通过选择身体的一个中心关节作为根关节，我们可以将所有其他关节的深度相对于根关节的深度进行表示。
3D姿势的重建
从2.5D姿势表示中恢复出3D姿势是一个关键的步骤。为了实现这一目标，我们采用了一个准确的重建方法，该方法利用了2.5D姿势的结构信息。
具体来说，我们使用了一个多视角一致性约束，以确保2.5D姿势在不同视角下的一致性。通过计算多个相机视角的2.5D姿势的平均值，我们可以得到更准确的3D姿势重建结果。
此外，我们还使用了一个先进的优化算法，将重建的3D姿势与图像中检测到的关键点进行一致性。这样，我们就可以进一步提高3D姿势的准确性和稳定性。
处理遮挡的全局3D姿势估计
在动态相机下进行全局的3D姿势估计是一项具有挑战性的任务，因为在动态相机下，遮挡是一个常见的问题。
我们提出了一种新颖的方法，通过结合行为生成模型和全局轨迹预测来处理遮挡。在这个方法中，我们先对输入视频进行预处理，然后利用3D姿势估计方法得到每个人的姿势和形状。
接下来，我们使用生成式运动填充模型对遮挡部分进行填充，以获得完整的无遮挡人体动作。然后，我们使用全局轨迹预测模型，根据局部运动来推断每个人的全局根平移和旋转。
最后，我们使用全局优化框架，进一步优化每个人的轨迹，并将其与图像中的2D关键点进行一致性校准。通过这种方式，我们可以获得准确且稳定的全局3D姿势估计结果。
✋3D手势姿势估计
除了人体姿势估计之外，我们还研究了3D手势姿势估计的方法。3D手势姿势估计是一项具有挑战性的任务，因为手部姿势非常复杂，而且手部常常被遮挡。
我们的方法基于2D关键点回归，通过从2D图像中预测手部关键点的2D位置，并将其提升到3D来实现手部姿势估计。我们还使用了类似于人体姿势估计的训练方法，利用2D和3D数据进行训练。
通过在训练过程中添加生物力学约束，我们能够提高手部姿势估计的准确性，并减少深度模糊性带来的问题。此外，我们的方法还可以自动推断手部姿势的结构，并提供丰富的手部姿势估计结果。
我们的方法在多个公共数据集上进行了测试，并取得了优秀的结果。通过该方法，我们可以准确地估计手部姿势，并在许多实际应用中提供支持。
👐总结
3D姿势估计是一项非常具有挑战性的任务，需要解决尺度模糊性和深度模糊性的问题。通过使用创新的方法和技术，我们可以从单个RGB图像中精确地估计人体和手部的3D姿势。
在人体姿势估计中，我们的方法能够解决尺度和深度模糊性问题，并在动态相机下处理全局遮挡感知。在手部姿势估计中，我们添加了生物力学约束，提高了准确性并改善了深度模糊性。
通过我们的方法，可以实现准确且稳定的3D姿势估计，为许多实际应用提供支持。我们的研究成果在各个领域都取得了很好的效果，并取得了良好的成果。
要获取更多关于我们的研究项目的信息，请参考相关论文。感谢您阅读本文。
FAQ
Q: 人体姿势估计的应用有哪些？
A: 人体姿势估计可以应用于人与机器人交互、自动驾驶汽车、监控系统、运动分析和个性化训练等领域。
Q: 为什么3D姿势估计是一个具有挑战性的问题？
A: 3D姿势估计面临许多挑战，包括缺乏训练数据、深度模糊性和尺度模糊性等。这些挑战需要创新的方法和技术来克服。
Q: 如何处理动态相机下的全局遮挡？
A: 我们的方法利用行为生成模型和全局轨迹预测来处理动态相机下的全局遮挡。通过这种方式，我们可以准确地估计全局的人体姿势。
Q: 如何处理3D手势姿势估计中的深度模糊性？
A: 我们通过添加生物力学约束来处理3D手势姿势估计中的深度模糊性。这种约束有助于提高姿势估计的准确性，并减少深度模糊性带来的问题。
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