多视角三维姿态估计

多视角学习在三维感知中具有重要价值，其通过融合多源视觉信息突破单视角的感知局限，为复杂场景下的三维重建和姿态估计等任务提供更鲁棒、高精度的解决方案。该技术可赋能虚拟现实交互、自动驾驶感知、机器人导航等多元化场景。例如，在舞蹈动作智能分析中，借助无标定的多视角学习，无需依赖复杂校准设备即可生成高精度三维姿态，显著降低教学成本并实现个性化反馈；在动态人机协作场景中，校准无关的多视角手部重建技术能够实时捕捉精细手势，助力机器人理解复杂操作意图，提升协作效率与安全性。我们研究聚焦于无标定下的多视角人体/手部姿态估计和三维重建，通过设计自适应语义对齐框架与噪声鲁棒的跨视角融合策略，突破传统方法对相机参数的强依赖，并显著提升模型精度和鲁棒性。