摘要

我们研究从单目图像中估计三维姿态的问题。然而，与直接从图像特征学习到完整姿态的回归方法不同，我们采用回归关节在三维空间中的位置，并通过三维图形结构框架推断整体姿态。在回归过程中，我们采用回归森林（regression forests），该方法已被证明能够高效地从图像中预测二维姿态，或从深度数据中预测三维姿态。然而，这些方法无法直接应用，因为每个局部图像或深度特征仅能估计特征位置与关节之间的相对位置。当特征与关节位置均以二维或三维形式给出时，相对位置是明确定义的；但当特征从无深度信息的二维图像中采样，而关节位置又需在三维世界坐标系中预测时，相对位置则无法直接定义。