摘要

极线约束是当前多人群体、多摄像机三维人体姿态估计方法中特征匹配与深度估计的核心机制。尽管该方法在人群密度较低的场景下表现良好，但在人群密度较高的情况下，其有效性常受到双重模糊性来源的挑战。其一，由于人体关节之间仅依赖于欧氏距离与极线之间的简单几何关系，容易导致关节匹配错误；其二，将问题直接建模为最小二乘优化的朴素方法缺乏足够的鲁棒性。本文摒弃了传统的多人三维姿态估计建模方式，转而将其重新定义为人群姿态估计问题。所提出的方法包含两个关键组件：一个用于快速跨视角匹配的图模型，以及一个用于三维人体姿态重建的最大后验概率（MAP）估计器。我们在四个基准数据集上验证了所提方法的有效性与优越性。