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mmBody
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DiFF框架利用多普勒线索进行精确人体运动流估计
研究人员开发了DiFF，一个用于从稀疏且嘈杂的4D毫米波雷达数据估计人体运动流的新生成框架。该方法将多普勒速度线索与基于Kolmogorov-Arnold Network (KAN)的条件流匹配模型相结合。DiFF利用KAN注意力机制进行特征提取，并通过先验引导的生成过程来规范化估计，在真实世界数据集上取得了最先进的结果，并在mmBody基准测试中将3D端点误差降低到毫米级别。
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Wave2Body框架使用雷达将信号转换为人体姿态估计
研究人员推出了一种新颖的利用毫米波（mmWave）雷达进行人体姿态估计的框架Wave2Body。与直接回归关节坐标的先前方法不同，Wave2Body通过采用自监督毫米波标记器、预训练的组合身体标记器和轻量级翻译器来解耦学习目标。该方法旨在提高跨域泛化能力并降低计算成本。在M4Human和mmBody数据集上的实验证明了Wave2Body的有效性。