Millimeter-wave (mmWave) radar
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雷达三维人体姿态估计框架发布
研究人员开发了一个名为 I2R-Pose 的新颖框架，用于利用毫米波（mmWave）雷达进行三维人体姿态估计。这种两阶段方法首先通过结合时间关系和骨骼结构来初始化姿态序列，以克服雷达数据的局限性，然后使用预测的关节点位置校正来精炼姿态。该框架在准确性方面显示出显著的改进，在基准数据集上将平均关节点位置误差降低了高达 39.50%。
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新框架利用模拟先验增强了基于雷达的人类运动重建
研究人员开发了mmSimPrior，这是一个旨在提高使用毫米波（mmWave）雷达进行人类运动重建准确性的框架。该方法利用模拟来生成海量训练数据，克服了收集真实世界配对雷达-运动数据的局限性，因为这既昂贵又耗时。mmSimPrior通过信号、运动和雷达到运动映射先验来整合可迁移知识，从而在真实世界数据显著减少的情况下，实现跨不同环境和条件的更好泛化。
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毫米波雷达扫描提供非侵入式身体成分评估
研究人员开发了使用毫米波（mmWave）雷达扫描评估身体成分的新方法，这种方法可以穿透衣物并保护隐私。一种方法使用多任务学习从毫米波数据中预测内脏脂肪组织（VAT）和体脂百分比（BFP），在VAT方面达到1.0 L的平均绝对误差，在BFP方面达到3.2%。另一种方法采用优化框架，通过将参数化身体模型直接拟合到毫米波点云来重建3D人体形状并提取人体测量数据，为传统的测量方法提供了一种快速、非接触且保护隐私的替代方案。