基于具身感知的动态人体三维重建

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1. 引言与研究背景

随着计算机视觉、深度学习以及可穿戴传感器技术的快速发展，动态人体三维重建（Dynamic Human 3D Reconstruction） 已成为人机交互、虚拟现实、运动分析等领域的核心技术之一。传统方法往往依赖多摄像头或 RGB‑D 相机进行空间采集，但在真实环境中会受到遮挡、光照、运动速度等因素的制约，难以实现实时且高精度的重建。

近年来，具身感知（Embodied Perception） 的概念被提出，将人体自身的感知能力（如触觉、肌电、惯性测量单元 IMU 等）与外部视觉信息融合，从多模态角度对动态人体进行全局理解。通过利用身体内部传感器捕捉到的运动学数据，可以补偿视觉系统在快速运动或遮挡情况下的信息缺失，显著提升重建的鲁棒性和精细度。

本文旨在从理论与实践两方面阐述基于具身感知的动态人体三维重建技术，提供完整的实现思路、关键算法以及实验验证。全文结构如下：

1. 研究动机与挑战
2. 系统框架概览
3. 理论基础与核心算法（原理部分）
4. 具体实现细节
5. 实验结果与评估
6. 展望与结语

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2. 研究动机与主要挑战

维度	问题描述
实时性	动态人体重建需要在毫秒级别完成，传统多摄像头系统往往延迟较大。