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机构名称：
¥ 2.0
用于相机轨迹估计，同时定位和映射（SLAM）[9]已被广泛用于机器人技术中。但是，在我们的背景下，传统的大满贯面临两个关键挑战。首先，SLAM假设一个静态环境，而我们的视频包含移动人体，这减少了估计值的认可。其次，单眼猛击只能恢复摄像头轨迹，最多可恢复到库尺度。为代表公制世界框架中的相机运动，我们需要估算一个缩放因素。最近的研究建议从观察到的人类运动中推断摄像机运动的规模[22，95]。特别是在猛击之后，这些方法共同优化了人类的姿势和摄像头尺度，因此人的位移与学习的运动模型相匹配。但是，由于运动模型是从Studio MoCap数据中学到的，因此预测的位移不会推广到现实世界中的复杂性。因此，他们难以恢复复杂而远程的轨迹。
arxiv：2403.17346v2 [CS.CV] 2 Sep 2024
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