Lala Shakti Swarup Ray

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Lala Shakti Swarup Ray 最新论文

Ray 等人提出 ChairPose 系统，基于两阶段生成模型和物理驱动数据增强，仅通过压力感知实现椅子无关的全身坐姿估计，在未见用户和椅子情况下达到89.4mm精度。

Rey 等人提出 Multi³Net 多模态对比学习框架，利用视频数据同时学习语言、姿态和合成 IMU 的联合表示，显著提升了细微动作的识别效果。

Zhou 等人提出MoCaPose系统，利用16通道纺织电容传感器和深度回归器实现上半身动作捕捉，R²达0.91，MPJPE约86mm，为可穿戴动作跟踪提供新方案。

Ray 等人创建了 DrapeMoCapBench 数据集，针对松身可穿戴设备基准测试光学动作捕捉方法，发现在日常基本运动中无标记方法略优于标记方法，为可穿戴研究提供低成本高效选择。

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