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Monocular Total capture: posing face, body, and hands in the wild

热度：26 发布时间：2024-01-16 00:18:44.0

 
  
 
 (2)公式算POF, 即关节到关节的单位向量, 跟PAF中2维向量不同, 这里是3维向量
公式(4)中,  j m B j_m^B jmB?是2d image detected keypoints,  Π ( J ~ m B ( θ , ? , t ) ) \mathbf \Pi(\widetilde{\mathbf J}^B_m(\theta, \phi, t)) Π(J 
               
                
              mB?(θ,?,t))是根据参数建立的3D模型中keypoints投影后的2d坐标
公式(5),3D模型中 关节的3D方向应该与POF里面的方向保持一致
公式(6), prior term
公式(8)和公式(9)和公式(4)原理差不多, 一个是针对tiptoe keypoints, 一个是针对facial keypoints.
公式(10), 保证shape coefficients and facial expression coefficents的稀疏性
公式(12) 提取texture map
公式(13) 算从synthetic image到input image的光流
公式(14) 使模型上的点沿着光流的方向延伸
公式(15) z坐标的一致性

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