A Structure-aware and Motion-adaptive Framework for 3D Human Pose Estimation with Mamba

📄 arXiv: 2507.19852v1 📥 PDF

作者: Ye Lu, Jie Wang, Jianjun Gao, Rui Gong, Chen Cai, Kim-Hui Yap

分类: cs.CV

发布日期: 2025-07-26

备注: 8 pages, 5 figures, conference

💡 一句话要点

提出SAMA框架，利用Mamba进行结构感知和运动自适应的3D人体姿态估计

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 3D人体姿态估计 Mamba 结构感知 运动自适应 序列建模 深度学习 人体运动分析

📋 核心要点

  1. 现有基于Mamba的姿态提升方法难以有效建模复杂的关节连接，且忽略了不同关节运动特征的差异。
  2. SAMA框架通过结构感知状态积分器（SSI）和运动自适应状态调制器（MSM）独立捕捉空间关节拓扑和运动动态。
  3. 实验结果表明，SAMA在多个基准测试中取得了先进的结果，并降低了计算成本。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种结构感知和运动自适应的框架SAMA，用于3D人体姿态估计。现有基于Mamba的方法通常通过2D到1D的映射以及不同的扫描策略来建模关节依赖关系，但难以捕捉复杂的关节连接，并且无法统一处理所有关节运动轨迹，忽略了运动特征的内在差异。SAMA框架包含一个结构感知状态积分器（SSI）和一个运动自适应状态调制器（MSM）。SSI负责利用动态关节关系，在状态空间中融合关节特征和状态层面的信息，基于姿态拓扑而非顺序状态转换。MSM负责识别特定关节的运动特征，从而对不同关节的不同运动模式进行定制调整。实验结果表明，该算法在多个基准测试中取得了先进的结果，同时降低了计算成本。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于Mamba的3D人体姿态估计方法，通常将2D姿态映射到1D序列，然后利用Mamba建模关节之间的依赖关系。这种方法的痛点在于，难以捕捉人体复杂的关节连接拓扑结构，并且对所有关节的运动轨迹进行统一处理，忽略了不同关节运动模式的差异性，导致姿态估计精度受限。

核心思路：SAMA框架的核心思路是分别建模人体姿态的结构信息和运动信息，并利用Mamba的序列建模能力。通过结构感知状态积分器（SSI）显式地建模关节之间的拓扑关系，并在状态空间中融合关节特征和状态信息。同时，利用运动自适应状态调制器（MSM）识别不同关节的运动特征，并对Mamba的状态进行自适应调整，从而更好地捕捉不同关节的运动模式。

技术框架：SAMA框架主要包含两个核心模块：结构感知状态积分器（SSI）和运动自适应状态调制器（MSM）。首先，输入2D姿态信息。然后，SSI利用动态关节关系融合关节特征和状态信息，基于姿态拓扑而非顺序状态转换。接着，MSM识别特定关节的运动特征，并对不同关节的不同运动模式进行定制调整。最后，输出3D人体姿态估计结果。

关键创新：SAMA框架的关键创新在于结构感知和运动自适应的设计。与现有方法不同，SAMA不是简单地将2D姿态映射到1D序列，而是显式地建模关节之间的拓扑关系，并利用运动自适应模块捕捉不同关节的运动模式。这种设计使得SAMA能够更好地捕捉人体姿态的复杂性和多样性。

关键设计：SSI模块的关键设计在于动态关节关系的建模和状态空间的信息融合。MSM模块的关键设计在于关节特定运动特征的识别和状态的自适应调整。具体的参数设置、损失函数和网络结构等细节在论文中有详细描述，此处不再赘述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

SAMA框架在多个3D人体姿态估计基准测试中取得了先进的结果，并且计算成本更低。具体性能数据和对比基线在论文中有详细展示，表明SAMA在精度和效率方面都优于现有方法。实验结果验证了结构感知和运动自适应设计的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于人机交互、虚拟现实、运动分析、游戏开发、康复训练等领域。通过更准确地估计人体姿态，可以提升人机交互的自然性和流畅性，增强虚拟现实的沉浸感，为运动员提供更科学的运动分析，为游戏角色提供更逼真的动作，并为康复患者提供更有效的训练方案。未来，该技术有望在智能监控、自动驾驶等领域发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Recent Mamba-based methods for the pose-lifting task tend to model joint dependencies by 2D-to-1D mapping with diverse scanning strategies. Though effective, they struggle to model intricate joint connections and uniformly process all joint motion trajectories while neglecting the intrinsic differences across motion characteristics. In this work, we propose a structure-aware and motion-adaptive framework to capture spatial joint topology along with diverse motion dynamics independently, named as SAMA. Specifically, SAMA consists of a Structure-aware State Integrator (SSI) and a Motion-adaptive State Modulator (MSM). The Structure-aware State Integrator is tasked with leveraging dynamic joint relationships to fuse information at both the joint feature and state levels in the state space, based on pose topology rather than sequential state transitions. The Motion-adaptive State Modulator is responsible for joint-specific motion characteristics recognition, thus applying tailored adjustments to diverse motion patterns across different joints. Through the above key modules, our algorithm enables structure-aware and motion-adaptive pose lifting. Extensive experiments across multiple benchmarks demonstrate that our algorithm achieves advanced results with fewer computational costs.