在计算机视觉领域，精确的三维人体网格重建一直是一个重要的研究方向。然而，在单目视觉条件下，由于缺乏深度信息，相机运动标定和人体网格重建面临着巨大的挑战。传统的解决方法依赖于复杂的优化算法或对场景背景的假设，但在实际应用中，这些方法往往难以达到理想的效果。本文将介绍一种创新性的方法：Human as Checkerboards (HAC)，即利用人类自身作为标定对象，实现无需优化的相机运动标定。该方法通过结合人体网格重建（HMR）的先验知识，有效地解决了单目视觉下的尺度模糊问题，为实现精准的世界坐标人体网格重建提供了新的思路。
核心要点
单目视觉下的三维人体网格重建面临尺度模糊问题。
传统的解决方法依赖于复杂的优化算法或对场景背景的假设。
Human as Checkerboards (HAC) 方法利用人类自身作为标定对象。
HAC方法结合人体网格重建（HMR）的先验知识。
HAC方法无需优化，高效且准确。
HAC方法实现了精准的世界坐标人体网格重建。
HAC方法可应用于复杂地形和不寻常姿势。
单目视觉三维人体网格重建：挑战与机遇
什么是人体网格重建（HMR）？
人体网格重建（human mesh recovery, hmr）的目标是从给定的单目视觉输入视频中，估计出完整人体的三维网格模型。
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这个任务在计算机视觉领域具有重要的意义，因为它可以广泛应用于虚拟现实、增强现实、运动分析等多个领域。然而，由于单目视觉缺乏深度信息，HMR面临着诸多挑战。通常，我们恢复的三维网格是局部的，仅仅存在于摄像机坐标系中。我们需要将这些网格转换到世界坐标系中，才能更好地理解和利用它们。这就是所谓的全局人体网格重建（Global HMR）。区别局部 HMR 与全局 HMR 的关键在于，局部 HMR 仅在摄像机坐标系中恢复三维网格，而全局 HMR 则尝试在世界坐标系中恢复网格，考虑到人物和相机的全局运动信息。
单目视觉下的尺度模糊问题
在单目视觉条件下进行三维重建，最大的挑战之一是尺度模糊问题。这意味着我们虽然可以恢复场景的结构，但无法确定其真实的大小。例如，我们可以判断一个物体比另一个物体更远，但无法知道它们之间实际的距离是多少。这个问题在HMR中尤为突出，因为人体姿态和相机运动是相互纠缠的。
我们从视频中看到的人体运动，实际上是人体自身运动和相机运动的组合。如果无法准确地分离这两种运动，就无法得到精确的三维人体网格模型。
可以用一个公式来表示这种关系：
*Recovered 3D Mesh = Camera motion Human Motion**
为了解决这个问题，我们需要解耦相机运动和人体运动。然而，这是一个非常困难的任务，因为从单目视频中，我们无法直接观察到相机在世界坐标系中的运动轨迹。不同的相机运动和人体运动组合可以产生相同的视频观测结果，这使得解耦问题变得更加复杂。
解耦相机与人体运动的策略
基于局部到全局运动先验的解耦方法
一种常见的策略是采用基于局部到全局运动先验的方法。这种方法的核心思想是从局部运动线索中学习一个映射，从而估计全局运动。
例如，我们可以观察人体的局部运动（如脚步的移动速度和方向），然后利用这些信息来预测人体的整体运动轨迹。然而，这种方法在某些情况下可能会失效，尤其是在观察结果不明确的时候。例如，当一个人在滑板上时，他的脚相对于滑板是静止的，因此无法通过脚的运动来推断其整体运动方向。
尽管如此，这种方法仍然具有一定的价值。许多研究者都在致力于改进局部到全局运动先验方法，例如 WHAM、TRACE 和 GLAMR。这些方法通过引入更复杂的模型和更多的训练数据，提高了运动估计的准确性。
代码可于以下网址获得： https://martayang.github.io/HAC/
基于分解的解耦方法
更理想的方法是完全分解相机运动和人体运动。这种方法试图直接估计相机在世界坐标系中的运动轨迹，从而将人体运动从相机运动中分离出来。
这通常需要使用单目视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术。SLAM技术可以同时估计相机的位置和构建周围环境的三维地图。然而，单目视觉SLAM存在一个固有的问题，即尺度未知。这意味着我们可以得到相机运动的轨迹，但无法确定其真实的大小。
为了解决尺度未知的问题，传统的SLAM方法通常需要进行相机标定。相机标定是指通过观察已知的几何结构（如棋盘格），来估计相机的内部参数和外部参数。然而，在实际应用中，我们往往无法获得这样的标定对象。因此，我们需要寻找一种新的方法来解决尺度问题。
如何利用人体作为棋盘格进行相机标定
HAC方法的原理
HAC方法的核心思想是利用人体自身作为标定对象，来解决单目视觉SLAM中的尺度模糊问题。
该方法基于以下两个观察：
- 人体具有一定的尺寸先验：虽然每个人的身高和体型都不同，但总体而言，人体的尺寸在一个合理的范围内。我们可以利用这些先验知识来约束SLAM的尺度。
- 人体与地面存在接触关系：在大多数情况下，人的脚会与地面接触。我们可以利用这种接触关系来估计地面的位置和方向，从而建立世界坐标系。
基于以上两点，HAC方法通过结合人体网格重建（HMR）和单目视觉SLAM，实现无需优化的相机运动标定。
HAC方法的具体步骤
HAC方法的具体步骤如下：
- 运行Mask DROID-SLAM：首先，在背景上运行Mask DROID-SLAM，以恢复相机运动和场景点云。由于是单目视觉，这里的尺度是未知的。
- 人体网格重建（HMR）：同时，对前景中的人体进行HMR，以预测三维人体姿态，并估计接触关节的度量深度。
- 尺度校准：将SLAM的相对深度与HMR的绝对深度进行比较，以计算尺度因子。这个因子可以用来校正SLAM的轨迹，将其从相对尺度转换为度量尺度。
-
融合SLAM和HMR运动：最后，利用校准后的尺度，融合SLAM和HMR的运动信息，得到精确的全局人体运动和相机姿态。
该方法的核心在于步骤3，尺度的校准。为了更好的理解如何进行计算，可以用以下公式进行表现：
Sf = Da / Ds
- Sf: 帧级别比例因子（Frame-level Scale Factor）
- Da: 来自HMR的绝对接触深度（Absolute contact depth from HMR）
- Ds: 来自SLAM的相对场景深度（Relative scene depth from SLAM）
而为了让结果更加稳定，我们可以对该结果取中间值：
S = Median(Sf)
如何处理接触点不可见的情况
在实际应用中，可能会出现接触点在相机视野中不可见的情况。例如，当人体被遮挡或超出视野范围时，我们无法直接获得接触点的深度信息。为了解决这个问题，HAC方法采用了一种地面平面拟合方法。该方法假设人体的脚位于地面上，并利用视频序列中人体的脚部位置来拟合一个虚拟的地面平面。然后，通过计算相机到地面的距离，来估计接触点的深度信息。
HAC的替代方法如下：
- 利用视频序列中人体的脚部位置来拟合一个虚拟的地面平面
- 通过计算相机到地面的距离，来估计接触点的深度信息
价格
价格信息
视频没有提到关于 Human as Checkerboards(HAC) 的定价信息。
HAC方法的优缺点分析
? Pros无需复杂的优化算法
利用人体先验知识进行尺度校正
对场景背景依赖性低
适用于不同的相机视角和人体姿态
计算效率高
? Cons人体被严重遮挡或超出视野范围时效果受影响
依赖于人体网格重建（HMR）的准确性
地面平面拟合方法可能引入误差
核心功能
HAC方法的核心优势
HAC方法具有以下核心优势：
- 无需优化：HAC方法无需进行复杂的优化，计算效率高。
- 准确：HAC方法利用人体先验知识，可以有效地解决尺度模糊问题，实现精确的相机运动标定。
- 鲁棒：HAC方法对场景背景的依赖性低，可以在复杂环境中应用。
- 通用：HAC方法可以应用于不同的相机视角和人体姿态。
HAC方法的应用场景
HAC方法的典型应用场景
HAC方法可以应用于以下场景：
- 虚拟现实和增强现实：HAC方法可以用于精确地跟踪用户在虚拟环境中的运动，从而提供更加沉浸式的体验。
- 运动分析：HAC方法可以用于分析运动员的运动姿态和轨迹，从而帮助他们提高训练效果。
- 机器人导航：HAC方法可以用于机器人的视觉导航，使其能够更好地理解周围环境。
- 人机交互：HAC方法可以用于改善人机交互体验，例如通过手势识别来实现对设备的控制。
常见问题解答
HAC方法适用于所有类型的单目视觉视频吗？
HAC方法在大多数情况下都适用，但对于人体被严重遮挡或超出视野范围的视频，效果可能会受到影响。 另外，如果场景中缺乏纹理，DROID-SLAM 的效果也会受到影响
HAC方法需要大量的训练数据吗？
HAC方法不需要大量的训练数据。 只需要 DROID-SLAM 和 HMR 的预训练模型。
HAC方法的计算复杂度如何？
HAC方法的计算复杂度相对较低，因为无需进行复杂的优化。 绝大多数计算都来自于 DROID-SLAM 和 HMR。
相关问题
除了HAC方法，还有哪些其他解决单目视觉尺度模糊问题的方法？
除了HAC方法，还有以下一些解决单目视觉尺度模糊问题的方法： 基于多视图几何的方法：利用多个相机或视频帧之间的几何关系来估计场景的尺度。然而，这种方法需要多个相机或视频帧，并且对相机的标定精度要求较高。 基于深度学习的方法：利用深度学习模型从单张图像中预测深度信息。然而，这种方法需要大量的训练数据，并且对场景的泛化能力有限。 基于传感器融合的方法：结合其他传感器（如惯性测量单元或激光雷达）的信息来估计场景的尺度。然而，这种方法需要额外的硬件设备，并且成本较高。
