Exploiting Spatiotemporal Properties for Efficient Event-Driven Human Pose Estimation

📄 arXiv: 2512.06306v1 📥 PDF

作者: Haoxian Zhou, Chuanzhi Xu, Langyi Chen, Haodong Chen, Yuk Ying Chung, Qiang Qu, Xaoming Chen, Weidong Cai

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-12-06

💡 一句话要点

提出基于时空特性的事件相机人体姿态估计方法，提升效率与精度

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)

关键词: 事件相机 人体姿态估计 点云 时空建模 事件流 深度学习 边缘增强

📋 核心要点

  1. 现有事件相机人体姿态估计方法通常转换为密集帧，牺牲了事件流高时间分辨率的优势，计算成本也较高。
  2. 本文提出一种基于点云框架的时空特性利用方法，通过事件时间切片卷积和事件切片排序模块进行时序建模。
  3. 实验结果表明，该方法在DHP19数据集上，基于PointNet、DGCNN和Point Transformer等骨干网络均取得了性能提升。

📝 摘要（中文）

人体姿态估计旨在预测人体关键点以分析人体运动。事件相机提供高时间分辨率和低延迟，从而能够在具有挑战性的条件下实现鲁棒的估计。然而，大多数现有方法将事件流转换为密集的事件帧，这增加了额外的计算量并牺牲了事件信号的高时间分辨率。本文旨在利用基于点云框架的事件流的时空特性，以增强人体姿态估计性能。我们设计了事件时间切片卷积模块来捕获事件切片之间的短期依赖关系，并将其与事件切片排序模块结合以进行结构化时间建模。我们还在基于点云的事件表示中应用边缘增强，以增强稀疏事件条件下的空间边缘信息，从而进一步提高性能。在DHP19数据集上的实验表明，我们提出的方法在三个具有代表性的点云骨干网络（PointNet、DGCNN和Point Transformer）上始终如一地提高了性能。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于事件相机的人体姿态估计方法，通常将事件流转换为密集的事件帧，这导致两个主要问题：一是增加了额外的计算负担，二是牺牲了事件相机本身所具有的高时间分辨率优势。因此，如何在不损失时间分辨率的前提下，高效地利用事件流进行人体姿态估计是一个关键问题。

核心思路：本文的核心思路是直接利用事件流的时空特性，避免转换为密集帧。具体来说，通过将事件流切片，并设计专门的模块来捕获这些切片之间的时序依赖关系，从而实现高效的人体姿态估计。同时，针对事件数据稀疏的问题，引入边缘增强技术，提升空间信息的表达能力。

技术框架：整体框架主要包括以下几个阶段：1) 事件数据预处理：将事件流转换为点云表示。2) 特征提取：利用事件时间切片卷积（Event Temporal Slicing Convolution）模块提取每个时间切片的特征。3) 时序建模：使用事件切片排序（Event Slice Sequencing）模块对时间切片特征进行建模，捕获时序依赖关系。4) 边缘增强：在点云表示中应用边缘增强技术，提升空间信息。5) 姿态估计：利用点云骨干网络（如PointNet、DGCNN、Point Transformer）进行人体关键点预测。

关键创新：最重要的技术创新点在于：1) 事件时间切片卷积模块，能够有效捕获事件切片之间的短期依赖关系，避免了传统方法中转换为密集帧带来的信息损失。2) 事件切片排序模块，用于结构化地建模时间序列信息，提升了时序建模能力。3) 边缘增强技术，在稀疏事件条件下，增强了空间边缘信息，提高了姿态估计的准确性。

关键设计：事件时间切片卷积模块的具体实现细节（例如卷积核大小、步长等）以及事件切片排序模块的结构（例如使用的循环神经网络类型、层数等）在论文中应该有详细描述。边缘增强技术的具体实现方式（例如使用的边缘检测算子、增强强度等）也是关键设计的一部分。损失函数的设计也至关重要，通常会采用关键点位置的回归损失，并可能结合其他正则化项。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在DHP19数据集上，基于PointNet、DGCNN和Point Transformer等骨干网络均取得了性能提升。具体提升幅度未知，但摘要中强调了“consistently improves performance”，表明该方法具有较好的泛化能力和鲁棒性。边缘增强技术也对性能提升做出了贡献。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要快速、准确人体姿态估计的场景，例如：智能监控、运动分析、人机交互、自动驾驶等。尤其是在光照条件差、运动速度快的场景下，基于事件相机的姿态估计方法具有独特的优势。未来，该技术有望进一步应用于虚拟现实、增强现实等领域，提升用户体验。

📄 摘要（原文）

Human pose estimation focuses on predicting body keypoints to analyze human motion. Event cameras provide high temporal resolution and low latency, enabling robust estimation under challenging conditions. However, most existing methods convert event streams into dense event frames, which adds extra computation and sacrifices the high temporal resolution of the event signal. In this work, we aim to exploit the spatiotemporal properties of event streams based on point cloud-based framework, designed to enhance human pose estimation performance. We design Event Temporal Slicing Convolution module to capture short-term dependencies across event slices, and combine it with Event Slice Sequencing module for structured temporal modeling. We also apply edge enhancement in point cloud-based event representation to enhance spatial edge information under sparse event conditions to further improve performance. Experiments on the DHP19 dataset show our proposed method consistently improves performance across three representative point cloud backbones: PointNet, DGCNN, and Point Transformer.