机译:预测提升中的3-D下背部关节负荷:一种深姿势估计方法
Rutgers State Univ, Ind Engn, Dept Ind & Syst Engn, Piscataway, NJ 08854 USA;
SUNY Binghamton, Vestal, NY 13902 USA;
Rutgers State Univ, Piscataway, NJ 08854 USA;
North Carolina State Univ, Edward P Fitts Dept Ind & Syst Engn, Raleigh, NC 27695 USA;
Univ N Carolina, Dept Comp Sci, Charlotte, NC 28223 USA;
Rutgers State Univ, New Jersey Med Sch, Dept Orthopaed, Newark, NJ 07102 USA|Univ Elect Sci & Technol China, Sch Mechatron Engn, Chengdu 610054, Sichuan, Peoples R China;
Deep neural network; lifting; lower back loading; occupational biomechanics;
机译:用段欧拉角的三次样条插值估算非对称提升任务中的3-D峰值L5 / S1联合力矩
机译:基于点云的肢体回归方法的自适应控制律在3-D空间中的人体姿态估计
机译:一种用于2D动作视频上的人体姿势估计和3D图像上的面部姿势估计的新型联合链图模型
机译:在提升中实现无标记的3D姿势估计:一种深层的多视图解决方案
机译:从具有形状和头部姿势估计的2-D图像进行3-D人脸建模。
机译:统一的深度框架用于从单个RGB摄像机进行联合3D姿势估计和动作识别
机译:从深处提升:从单个图像进行卷积3D姿态估计