MonoPerfCap：又一个单目动作捕捉方案

由于智能手机上没有深度摄像头，在手机上的动作捕捉就必须依靠单目动捕，基于单目的的动作捕捉方案就成了一个必须跨过的门槛。而由于实际中存在的像遮挡、深度、难以估计骨架姿势等问题，单目动作捕捉的解决方案就变得比较复杂。

最近，瑞士洛桑联邦理工学院（EPFL）和当地普朗克计算机研究所的研究人员发表论文，展示了一种基于单个单眼相机的“无标记性能捕获技术”MonoPerfCap，可以实现基于单目的动作捕捉，并且可以实现服装的3D重建。

简单来说，MonoPerfCap的原理分两步完成，首先是将摄像头绕目标人物一圈，在这个过程中，可以实现对目标人物轮廓的识别和信息的采集，并且基于轮廓生成一个目标人物的骨架模型，这样有利于动作的捕捉，而其它信息的采集可以应用到外部模型的渲染。

论文表示，MonoPerfCap基于轮廓的姿态细化改善了姿态估计和轮廓分割。 姿势估计中的错误导致在左臂附近不准确的背景减法。而MonoPerfCap的姿态细化将手臂骨架向左移动到正确的位置。 剪影在第二轮廓提取之后分割被显着地细化基于精确的姿势（e）。

第二步是基于第一步识别的骨架模型计算出连接点，再基于卷积神经网络的学习估计出做动作时骨架姿势的变化，随后在骨架模型上渲染出整个人身体的轮廓。

通过使用这种提出的方法，我们不仅可以重建人体姿势，而且还可以重建衣服的穿着动作，并且使我们能够从自由的角度进行渲染。但是，高速运动时和出现强遮挡时的识别变得略不稳定。

MonoPerfCap的研究人员将自己的动作捕捉分别和2015、2016、2017的方法比较，用MonoPerfCap方法得到的结果优于其它方法的结果，甚至已经非常接近8台摄像机多视角动作捕捉的结果。

首先，这种捕捉方法必须依靠大约半分钟的对目标人物的圆形扫描，虽然之后的处理是不需要人干预的，但仍然略显麻烦。

另外，有的场景下的识别仍然有可能捕捉失败，由于一般视角下对脚的捕捉很难实现，所以像有大量遮挡的情况或者当运动非常迅速的时候，就可能失败。如果目标人物穿着像风衣或者夹克这样的衣服时，很可能对摄像头的识别造成干扰，从而无法捕捉。在论文的示例中，捕捉目标都穿着比较贴近身体的衣服。

这是论文对各个人物目标的识别示例，可以看到识别效果比较好，另外衣服和身体的细节渲染也不错。

前两天我们还刚提到过一个单目动捕方案Vnect，它们在原理上的差别其实不大，同样是基于骨架模型，同样利用卷积神经网络进行学习，区别在于Vnect只能估算出骨架的姿势模型，MonoPerfCap还添加了估计外部身体姿势和和衣服细节的能力，相对来说更加成熟。

其实，MonoPerfCap的方案不止可以应用到动作捕捉上，就论文中实现的方案来看，这个方案同样可以用来识别合适的视频中人物的动作。