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原標題：天大、南大發(fā)布LPSNet：無透鏡成像下的人體三維姿態(tài)與形狀估計 | CVPR 2024
關鍵字：透鏡,人體,作者,姿態(tài),數據
文章來源：新智元
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內容摘要：

新智元報道編輯：LRST
【新智元導讀】天津大學與合團隊在CVPR 2024上發(fā)表了LPSNet項目，提出了一種端到端的無透鏡成像下的3D人體姿態(tài)和形狀估計框架，通過多尺度無透鏡特征解碼器和雙頭輔助監(jiān)督機制，直接從編碼后的無透鏡成像數據中提取特征并提高姿態(tài)估計的準確度。通過無透鏡成像實現3D人體姿態(tài)和形狀估計不僅有利于保護隱私，而且由于設備體積小、結構簡單，可用于軍事等隱秘監(jiān)測場景。
然而，無透鏡系統的成像結果經過了特殊的光學編碼，目前的圖像恢復方法無法得到高質量的圖像，因此無法通過先恢復圖像再重建人體的方式來實現。
針對以上問題，天津大學團隊聯合學在CVPR 2024的工作中提出了端到端的無透鏡成像下的人體三維重建框架LPSNet。代碼：https://github.com/xiaonan12138/LPSNet
項目主頁：https://cic.tju.edu.cn/faculty/likun/projects/LPSNet
由于無透鏡成像數據結果經過了特殊的光學編碼，現有的方法無法直接從無透鏡系統的成像結果中提取有效的特征。
為了直接從無透鏡成像數據中提取有效

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作者簡介：智能+中國主平臺，致力于推動中國從互聯網+邁向智能+新紀元。重點關注人工智能、機器人等前沿領域發(fā)展，關注人機融合、人工智能和機器人對人類社會與文明進化的影響，領航中國新智能時代。