CVPR历年best student award

未完待续

(CVPR 2018)Total Capture: A 3D Deformation Model for Tracking Faces, Hands, and Bodies

论文链接:http://www.cs.cmu.edu/~hanbyulj/totalbody/totalcapture.pdf

摘要:我们展示了一种用于无标记捕捉多尺度人类动作(包括人脸表情、身体动作和手势)的统一变形模型(deformation model)。初始模型通过将人体各部位的模型进行局部组合来形成,我们称之为「弗兰肯斯坦」模型。该模型能够通过单个无缝模型完整表达人体部位的动作,包括人脸和手的动作。通过对穿着日常服饰的人们进行大规模数据收集,我们优化弗兰肯斯坦模型以创建「亚当」(Adam)。亚当是校准模型,它与初始模型具备同样的基础层级,但是它可以表现头发和衣服的几何形状,使之可直接用于查看衣服和人是否相配,就像真的在日常生活中穿了这些衣服一样。最后,我们展示了这些模型可用于整体动作追踪,同时捕捉一组人的大规模身体动作和细微的面部和手部动作。

作为计算机视觉的研究,最佳学生论文也有自己的展示页:http://www.cs.cmu.edu/~hanbyulj/totalcapture/

(CVPR 2022)EPro-PnP: Generalized End-to-End Probabilistic Perspective-n-Points for Monocular Object Pose Estimation

(CVPR 2023)3D Registration with Maximal Cliques


CVPR历年best student award
https://lijianxiong.work/2023/20230622/
作者
LJX
发布于
2023年6月22日
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