课题基金 / 基金详情

Automatic refinement of 3D pose estimation using multiple cameras

Automatic refinement of 3D pose estimation using multiple cameras
使用多个相机自动细化 3D 姿态估计
批准号:
1947914
负责人:
金额:
$0.0万
依托单位:
依托单位国家:
英国
项目类别:
Studentship
财政年份:
2017
资助国家:
英国
项目状态:
已结题
起止时间:
2017 至 --

项目摘要

项目成果

相似基金

相关文献

中文摘要
翻译
自学习工作室-该项目将专注于使用多个相机自动优化3D姿态估计。与其他方法相比,我们将不使用mocap点或加速度计,而是将由单个相机生成的3D后估计融合在一起成为相干联合估计,并使用改进的估计来保留由单个相机使用的估计器。相信这些自举估计器将比初始估计器具有更大的鲁棒性和准确性,允许它们在更广泛的情况下使用。
英文摘要
The Self-Learning Studio - the project will focus on the automatic refinement of 3D pose estimation using multiple cameras. In contrast to other approaches we will not make use of mocap points or accelerometers, but instead fuse together 3D post estimations generated by single cameras into coherent joint estimates, and use the improved estimations to retain the estimators used by a single camera. It's believed that these bootstrapped estimators will have greater robustness and accuracy than the initial estimators, allowing their use in wider circumstances.
期刊论文(2)
专著(0)
科研奖励(0)
会议论文
DOI: --
发表时间: 2019-09
期刊:
影响因子: --
作者: [Chris Russell;M. Toso;N. Campbell]
通讯作者: Chris Russell;M. Toso;N. Campbell
DOI: 10.1109/3dv.2018.00061
发表时间: 2018-08
期刊: 2018 International Conference on 3D Vision (3DV)
影响因子: --
作者: [Denis Tomè;M. Toso;L. Agapito;Chris Russell]
通讯作者: Denis Tomè;M. Toso;L. Agapito;Chris Russell
海外基金