通过2D单帧图像估计3位坐标。 A 2019 guide to 3D Human Pose Estimation awesome-human-pose-estimation HumanPoseMemo

    基于视频序列 博客参考：2020年人体姿态估计 3D human pose estimation in video with temporal convolutions and semi-supervised training, CVPR2019

    RGB+D-based human motion recognition 图卷积也可以用于人体姿态估计 基于3D深度视觉的人体姿态估计算法

    基于深度图的人体姿态估计 3D Human Pose Estimation in RGBD Images for Robotic Task Learning Volumetric Capture of Humans with a Single RGBD Camera via Semi-Parametric Learning V2V posenet Github

    基于深度图的动作分析 一篇综述

    一个疑问：貌似3D人体姿态估计目前主流的研究都是通过RGB图像，尤其是单帧图像。利用深度图像进行估计的貌似是老的研究方向了。

    • 深度图像单张的效果同样差于多帧深度图的效果。（单帧只是一个角度，物体很多信息缺失）
    • 多视角中一个比较复杂的问题：相机标定，比如不同相机拍摄信息的配准

    当前比较主流的方向：通过RGB图像实现对人体3D pose的估计。目前有基于单目、多视角、视频以及图卷积等方法。

    3维人体姿态估计的难点：遮挡问题，光线问题，视角问题，复杂环境问题等

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    Laplace点云收缩

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    点云信息过于稀疏，难以学习
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