Point2Pose: A Generative Framework for 3D Human Pose Estimation with Multi-View Point Cloud Dataset

📄 arXiv: 2512.10321v1 📥 PDF

作者: Hyunsoo Lee, Daeum Jeon, Hyeokjae Oh

分类: cs.CV

发布日期: 2025-12-11

备注: WACV 2026 camera ready

💡 一句话要点

提出Point2Pose生成框架，利用多视角点云数据进行3D人体姿态估计

🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 3D人体姿态估计 生成模型 点云处理 注意力机制 多视角数据 时空建模 深度学习

📋 核心要点

  1. 3D人体姿态估计面临人体几何复杂、关节自遮挡以及缺乏大规模真实数据等挑战。
  2. Point2Pose通过时空点云编码器和姿态特征编码器，结合注意力机制的生成式回归器，建模人体姿态分布。
  3. 论文提出了大规模室内数据集MVPose3D，实验结果表明Point2Pose优于现有基线模型。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的生成式方法用于3D人体姿态估计。由于人体复杂的几何结构、关节的自遮挡以及对大规模真实世界运动数据集的需求，3D人体姿态估计面临着几个关键挑战。为了应对这些挑战，我们引入了Point2Pose，该框架有效地建模了以连续点云和姿态历史为条件的人体姿态分布。具体来说，我们采用时空点云编码器和姿态特征编码器来提取关节相关的特征，然后使用基于注意力机制的生成式回归器。此外，我们提出了一个大规模室内数据集MVPose3D，其中包含多种模态，包括非平凡人体运动的IMU数据、密集的多视角点云和RGB图像。实验结果表明，所提出的方法优于基线模型，证明了其在各种数据集上的优越性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决3D人体姿态估计问题，现有方法难以有效处理人体复杂的几何结构、关节自遮挡以及缺乏大规模真实世界运动数据集的问题，导致姿态估计精度不高。

核心思路：论文的核心思路是利用生成式模型，将3D人体姿态估计问题转化为一个条件生成问题。通过建模以连续点云和姿态历史为条件的人体姿态分布，从而更准确地预测当前帧的姿态。这种方法能够有效利用时空信息，克服自遮挡等问题。

技术框架：Point2Pose框架主要包含三个模块：1) 时空点云编码器：用于提取点云序列中的时空特征；2) 姿态特征编码器：用于提取历史姿态的特征；3) 基于注意力机制的生成式回归器：将点云特征和姿态特征融合，并生成当前帧的3D人体姿态。整个流程是先通过编码器提取特征，然后利用生成式回归器预测姿态。

关键创新：论文的关键创新在于提出了一个基于注意力机制的生成式回归器，能够有效地融合点云和姿态历史信息，从而更准确地预测3D人体姿态。此外，构建了大规模多模态数据集MVPose3D，为相关研究提供了数据支持。

关键设计：时空点云编码器可能采用PointNet++或类似结构，用于提取点云特征。姿态特征编码器可能使用LSTM或Transformer等序列模型。注意力机制用于动态调整点云特征和姿态特征的权重。损失函数可能包括L1或L2损失，以及对抗损失等，以提高生成姿态的真实性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Point2Pose在多个数据集上优于基线模型。具体性能数据未知，但摘要中明确指出“demonstrating its superior performance across various datasets”，表明该方法在泛化能力和准确性方面均有提升。MVPose3D数据集的发布也为后续研究提供了重要资源。

🎯 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、智能监控等领域。例如，在虚拟现实中，可以利用该方法实现更自然、更准确的人体姿态跟踪，提升用户体验。在运动分析中，可以用于分析运动员的动作，提高训练效果。在智能监控中，可以用于识别异常行为。

📄 摘要（原文）

We propose a novel generative approach for 3D human pose estimation. 3D human pose estimation poses several key challenges due to the complex geometry of the human body, self-occluding joints, and the requirement for large-scale real-world motion datasets. To address these challenges, we introduce Point2Pose, a framework that effectively models the distribution of human poses conditioned on sequential point cloud and pose history. Specifically, we employ a spatio-temporal point cloud encoder and a pose feature encoder to extract joint-wise features, followed by an attention-based generative regressor. Additionally, we present a large-scale indoor dataset MVPose3D, which contains multiple modalities, including IMU data of non-trivial human motions, dense multi-view point clouds, and RGB images. Experimental results show that the proposed method outperforms the baseline models, demonstrating its superior performance across various datasets.