单深度相机与稀疏IMU的实时性能捕获突破：HybridFusion

HybridFusion是一种创新的实时性能捕获技术，它将单个深度相机和稀疏惯性测量单元（IMU）结合在一起，以解决人体行为捕获的挑战。这项研究由郑泽荣等人提出，主要针对的是动态场景中复杂形状和变形的人体动作，特别是对于穿着衣物的对象，传统的多相机系统成本高且部署困难。单目深度相机系统的实时性优势被利用，但它们往往受限于处理速度较慢和对遮挡运动的敏感。 HybridFusion的核心贡献在于其混合运动跟踪算法，该算法将非刚性表面跟踪和体积融合结合起来，能够应对快速运动和严重遮挡的复杂场景。通过集成高效的每帧传感器校准技术，系统能够实时地进行非刚性表面重建，从而捕捉到精细的几何形状和人体内部的穿着状态。此外，研究人员还提出了一个自适应的三维空间分布函数（Truncated Signed Distance Field, TSDF）融合方法，通过新的置信度测量，显著减少了融合误差，进一步提高了重建的精度和稳定性。 这种技术的优势在于其轻量级、高度鲁棒性以及易于部署的特点，能够在保持高性能的同时降低系统复杂性和成本。与先前的工作相比，如BodyFusion、DoubleFusion和SobolevFusion，HybridFusion在处理闭塞肢体运动和确保重建期间的循环一致性方面取得了突破，这对于实际应用，如游戏环境中的多人互动，具有重要的意义。 总结来说，HybridFusion为实时人体行为捕获提供了一个强有力的新方案，它不仅简化了系统设计，降低了技术门槛，而且在处理复杂动态场景时表现出色，有望在游戏开发、虚拟现实和增强现实等领域发挥重要作用。通过有效的融合技术和传感器校准，它为未来的实时3D性能捕获打开了新的可能性。