1.ICP 假设有一组配对好的3D点， \(P={P_{1}, ..., P_{N}}\) , \(P^{'}={P_{1}^{'}, ..., P_{N}^{'}}\)。 有一个欧式变换R,t，使得： $ p_{i} = Rp^{'}_{i} + t $ 该问题可以用迭代最近点(ICP)来求解。注意考虑两组3D点的变换时，和相机没有关系。 ICP求解线性代数的求解(SVD)和非线性优
Introduction 本文主要解决RGB-IR跨模态匹配问题。贡献主要有三部分组成： ① 提出了 Hierarchical Cross-Modality Disentanglement（Hi-CMD）方法，该模块的目的是排除姿态、光照这些冗余特征（ID-excluded）的影响，提取出更加有判别力的体态、衣着等信息（ID-discriminative）。 ② 该方法包
姿态估计与行为识别的区别 姿态估计是对图像或视频中的人提取关节和肢干，目的是排除其他因素的影响（如人物背景，不同颜色的衣服……）。总结起来就是重建关节、肢干，对图像降维。 行为识别的输入是姿态估计的输出，行为识别的输出就是预测人的行为，如跑步、走路、跳……。 方案一：（简单版本） 1
1、Human模块概述 Human模块是西门子ProcessSimulation软件中的人机工程应用工具，为用户提供了标准的人体数模Jack。在用户创建的虚拟环境中，能告诉用户可以看到什么，触摸到什么，是否舒适，是否疲劳及其他重要的人体工效学信息。这些信息可以帮助工艺人员设计更加高效的工艺方案。 2、
转载“6D姿态估计汇总”：https://juejin.im/post/5e6725d851882549431fff4f https://juejin.im/post/5e6727436fb9a07cc10ab320 知乎，6D姿态估计汇总，持续更新中：https://zhuanlan.zhihu.com/p/94020758 重点介绍： PVN3D DenseFusion PVNet 6-PACK
惯性传感器实现全身姿态检测传感器二维表示三维表示位置变化 如果了解动画制作或者游戏制作的读者应该比较清楚在建立三维模型时是可以加如骨骼控制，还可以加入肌肉效果，这样可以高度还原人物动作，甚至外观，就像动画片里面的人物一样可以做出各种动作，把捕获到的姿态信息输入给模
快速人体姿态估计：CVPR2019论文阅读 Fast Human Pose Estimation 论文链接： http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/Zhang_Fast_Human_Pose_Estimation_CVPR_2019_paper.pdf 摘要 现有的人体姿态估计方法通常只考虑如何提高模型的泛化性能，而忽略了显著的效率问题。
一、了解一下什么是飞机姿态角 飞机姿态角是按欧拉概念定义的，故亦称欧拉角。飞机姿态角是由机体坐标系与地理坐标系之间的关系确定的，用航向角、俯仰角和横滚角三个欧拉角表示。 不同的转动顺序会形成不同的坐标变换矩阵，通常按航向角、俯仰角和横滚角的顺序来表示机体坐标系相对地
Self Adversarial Training for Human Pose Estimation Official Code: pytorch 1.出发点 由于人体的遮挡和拥挤等现象，现有的人体姿态估计网络很难解决此类情况下的准确估计，且此类现象会导致网络估计的关键点不符合正常的人体姿态，失去了人体固有的形态。比如下图中第二行图
6 Strapdown Inertial Navigation 捷联导航算法如图13所示.本节详细描述了该算法，并概述了在单个加速度计和陀螺仪中产生的误差是如何传播的 。在本节中，下标b（body frame）和g（global frame）用于指示测量向量数量的参考框架。 6.1 Tracking Orientation 6.1.1 Theory 通过对从系统
from https://zhuanlan.zhihu.com/p/45063012 2清水小虾https://www.zhihu.com/question/280235834/answer/412407487 很巧，我最近也在调研和题主相似的方向，我关注的是物体姿态估计相关的一些网络结构。还在写总结，争取这几天把整理的一些paper和开源code分享出来。 ----------
姿态估计中位置十分显眼的巨作:Openpose Abstract 重点查看论文，需要看下它的abstract，本文提出了一个2D的单张图片的多人姿态估计，(现在都出3D的姿态估计了)，后面主要采用了PAF的方法以及组合数学中的K分图匹配方法，很优雅的解决了CPM中的多人肢干连接的问题。本文提出的网络结构，首
三轴陀螺仪MPU6050输出的标量数据（加速度、角速度和倾斜角）怎么转换成矢量数据？ https://www.zhihu.com/question/26632244 Arduino教程：MPU6050的数据获取、分析与处理 https://zhuanlan.zhihu.com/devymex/20082486 Arduino uno + mpu6050 陀螺仪 运用卡尔曼滤波姿态解
图像识别 面部表情识别（FER） 预处理： 去掉表情无关特征 标定关键坐标，这一步可以减少旋转和面部变形带来的变化，常用IntraFace 人脸特征提取：从经过预处理后的人脸图像中提取出人脸上具有代表性的特征信息，并用计算机语言进行描述。 数据增强 线下数据增强和在线数据增强，通过
1、按对象 1.1人体 从单色图像中学习估计三维人体姿势和形状 将人类行为识别为姿态估计图的演化 解析诱导学习者的人体姿态估计 自然场景中多人的单目3D姿势和形状估计-多场景约束的重要性 联合优化数据增强和网络训练：人体姿态估计中的对抗性数据增强 V2V posenet：体素到体素预测
