视觉三维重建技术解析：今日 Paper

视觉三维重建技术解析：今日 Paper推荐原因：第一个从单个不受约束的图像自动估计人体3D姿势及其3D形状的方法。首先使用最近发布的基于CNN的方法DeepCut来预测（自下而上）二维人体关节位置。然后，将新近发布的统计身体形状模型SMPL（自顶向下）拟合到2D关节。通过最小化目标函数来惩罚投影的3D模型关节与检测到的2D关节之间的误差。官网：http://smplify.is.tue.mpg.de/

SMPLify: 从一个单一的图像自动估计三维人体姿态和形状

论文名称：Keep it SMPL: Automatic Estimation of 3D Human Pose and Shape from a Single Image

作者：Bogo Federica /Kanazawa Angjoo /Lassner Christoph /Gehler Peter /Romero Javier /Black Michael J.

发表时间：2016/7/27

论文链接：https://paper.yanxishe.com/review/9228

推荐原因：第一个从单个不受约束的图像自动估计人体3D姿势及其3D形状的方法。

首先使用最近发布的基于CNN的方法DeepCut来预测（自下而上）二维人体关节位置。然后，将新近发布的统计身体形状模型SMPL（自顶向下）拟合到2D关节。通过最小化目标函数来惩罚投影的3D模型关节与检测到的2D关节之间的误差。

官网：http://smplify.is.tue.mpg.de/