BioPose: Biomechanically-accurate 3D Pose Estimation from Monocular Videos

📄 arXiv: 2501.07800v1 📥 PDF

作者: Farnoosh Koleini, Muhammad Usama Saleem, Pu Wang, Hongfei Xue, Ahmed Helmy, Abbey Fenwick

分类: cs.CV, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-01-14

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

BioPose：提出一种从单目视频中进行生物力学精确的三维姿态估计框架

🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)

关键词: 三维人体姿态估计 单目视频 生物力学 神经逆运动学 人体网格恢复

📋 核心要点

  1. 现有基于参数模型的三维人体姿态估计方法，由于过度简化解剖结构，难以准确捕捉真实的关节位置和运动。
  2. BioPose通过多查询人体网格恢复、神经逆运动学和2D信息姿态细化三个模块，直接从单目视频预测生物力学精确的3D人体姿态。
  3. 实验结果表明，BioPose在基准数据集上显著优于现有技术，证明了其在生物力学精确姿态估计方面的有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为BioPose的、基于学习的框架，用于直接从单目视频中预测生物力学上精确的三维人体姿态。现有方法依赖于SMPL等参数模型，但这些模型过度简化了解剖结构，限制了其捕捉真实关节位置和运动的准确性，从而降低了其在生物力学、医疗保健和机器人领域的适用性。而生物力学精确的姿态估计通常需要昂贵的、基于标记的运动捕捉系统和专业实验室中的优化技术。BioPose包含三个关键组件：多查询人体网格恢复模型(MQ-HMR)、神经逆运动学模型(NeurIK)和2D信息姿态细化技术。MQ-HMR利用多查询可变形Transformer提取多尺度细粒度图像特征，实现精确的人体网格恢复。NeurIK将网格顶点视为虚拟标记，应用时空网络在解剖约束下回归生物力学上精确的3D姿态。为了进一步提高3D姿态估计，2D信息细化步骤通过将3D结构与2D姿态观测对齐来优化推理过程中的查询token。在基准数据集上的实验表明，BioPose显著优于最先进的方法。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决从单目视频中进行生物力学精确的三维人体姿态估计问题。现有方法，特别是基于SMPL等参数模型的方法，在解剖结构建模上过于简化，导致姿态估计精度不足，无法满足生物力学、医疗等领域的需求。传统的生物力学精确姿态估计方法依赖于昂贵的marker-based运动捕捉系统，成本高昂且操作复杂。

核心思路：BioPose的核心思路是利用深度学习技术，直接从单目视频中学习生物力学约束下的三维人体姿态。通过将人体网格顶点视为虚拟标记，并结合神经逆运动学，在解剖约束下回归精确的3D姿态。同时，利用2D姿态信息进行细化，进一步提升估计精度。

技术框架：BioPose框架包含三个主要模块：1) Multi-Query Human Mesh Recovery (MQ-HMR)：用于从单目视频中恢复人体网格。2) Neural Inverse Kinematics (NeurIK)：将网格顶点视为虚拟标记，利用时空网络回归生物力学精确的3D姿态。3) 2D-informed pose refinement：利用2D姿态信息优化3D姿态估计。整体流程是先通过MQ-HMR恢复人体网格，然后利用NeurIK进行姿态回归，最后通过2D信息进行姿态细化。

关键创新：BioPose的关键创新在于：1) 提出了MQ-HMR，利用多查询可变形Transformer提取多尺度细粒度图像特征，提升人体网格恢复的精度。2) 提出了NeurIK，将网格顶点视为虚拟标记，并结合时空网络和解剖约束，实现生物力学精确的3D姿态回归。3) 提出了2D-informed pose refinement，利用2D姿态信息优化3D姿态估计，进一步提升了整体精度。与现有方法相比，BioPose更注重生物力学约束，能够更准确地估计人体姿态。

关键设计：MQ-HMR使用了多查询可变形Transformer，具体结构未知。NeurIK使用了时空网络，具体结构未知，但强调了对解剖约束的建模。2D-informed pose refinement通过优化查询token来实现3D结构与2D姿态观测的对齐，具体优化方法未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文在基准数据集上进行了实验，结果表明BioPose显著优于现有技术。具体的性能数据和对比基线未知，但摘要强调了“significantly outperforms state-of-the-art methods”，表明BioPose在姿态估计精度方面取得了显著提升。实验结果证明了BioPose在生物力学精确姿态估计方面的有效性。

🎯 应用场景

BioPose在生物力学、医疗保健和机器人等领域具有广泛的应用前景。例如，可以用于运动分析、康复训练、手术导航、人机交互等。通过提供生物力学精确的三维人体姿态估计，BioPose可以帮助医生、治疗师和工程师更好地理解人体运动，并开发更有效的治疗方案和人机交互系统。未来，BioPose有望应用于虚拟现实、游戏等领域，提供更逼真的用户体验。

📄 摘要（原文）

Recent advancements in 3D human pose estimation from single-camera images and videos have relied on parametric models, like SMPL. However, these models oversimplify anatomical structures, limiting their accuracy in capturing true joint locations and movements, which reduces their applicability in biomechanics, healthcare, and robotics. Biomechanically accurate pose estimation, on the other hand, typically requires costly marker-based motion capture systems and optimization techniques in specialized labs. To bridge this gap, we propose BioPose, a novel learning-based framework for predicting biomechanically accurate 3D human pose directly from monocular videos. BioPose includes three key components: a Multi-Query Human Mesh Recovery model (MQ-HMR), a Neural Inverse Kinematics (NeurIK) model, and a 2D-informed pose refinement technique. MQ-HMR leverages a multi-query deformable transformer to extract multi-scale fine-grained image features, enabling precise human mesh recovery. NeurIK treats the mesh vertices as virtual markers, applying a spatial-temporal network to regress biomechanically accurate 3D poses under anatomical constraints. To further improve 3D pose estimations, a 2D-informed refinement step optimizes the query tokens during inference by aligning the 3D structure with 2D pose observations. Experiments on benchmark datasets demonstrate that BioPose significantly outperforms state-of-the-art methods. Project website: \url{https://m-usamasaleem.github.io/publication/BioPose/BioPose.html}.