AMASS: Archive of Motion Capture as Surface Shapes

AMASS：经过SMPL参数标准化的三维人体动作捕捉数据集合.

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人体动作捕捉(motion capture, mocap)是通过传感器(RGB相机、深度相机或3D扫描)对人体的动作进行捕捉，从而实现人体的三维建模。人体姿态估计任务通常会将人体mocap提供的数据集作为先验知识，减少姿态的歧义性，从而实现准确的估计。

现有的人体mocap数据集使用不同的人体参数，很难将其集成到单个数据集中共同使用。作者将这些数据集使用SMPL模型进行统一参数化，将其整合成一个新的数据集：AMASS。

如下图，从左至右分别是CMU、MPI-HDM05、MPIPose Limits、KIT、BioMotion Lab、TCD和ACCAD数据集中的样本，将其调整为SMPL模型后展示如下：

AMASS数据集是由以下数据集经过调整后组成的：

AMASS数据集下载解压后是一系列npz文件，每个文件代表一个动作。使用下列代码可以读取其中的参数信息：

import numpy as np

datas = np.load('walkdog_poses.npz')
# ['trans', 'gender', 'mocap_framerate', 'betas', 'dmpls', 'poses']
print(datas['poses'])