論文の概要: Monocular Real-time Hand Shape and Motion Capture using Multi-modal Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.09572v3
• Date: Fri, 11 Mar 2022 13:39:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-21 13:07:57.979653
• Title: Monocular Real-time Hand Shape and Motion Capture using Multi-modal Data
• Title（参考訳）: マルチモーダルデータを用いた単眼実時間ハンドシェイプとモーションキャプチャ
• Authors: Yuxiao Zhou and Marc Habermann and Weipeng Xu and Ikhsanul Habibie and Christian Theobalt and Feng Xu
• Abstract要約: 本稿では,100fpsの単眼手形状とポーズ推定の新たな手法を提案する。 これは、利用可能なハンドトレーニングデータのソースをすべて活用できるように設計された、新しい学習ベースのアーキテクチャによって実現されている。 3次元手関節検出モジュールと逆キネマティクスモジュールを備えており、3次元手関節位置だけでなく、1つのフィードフォワードパスでそれらを関節回転にマッピングする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.34069717612493
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a novel method for monocular hand shape and pose estimation at unprecedented runtime performance of 100fps and at state-of-the-art accuracy. This is enabled by a new learning based architecture designed such that it can make use of all the sources of available hand training data: image data with either 2D or 3D annotations, as well as stand-alone 3D animations without corresponding image data. It features a 3D hand joint detection module and an inverse kinematics module which regresses not only 3D joint positions but also maps them to joint rotations in a single feed-forward pass. This output makes the method more directly usable for applications in computer vision and graphics compared to only regressing 3D joint positions. We demonstrate that our architectural design leads to a significant quantitative and qualitative improvement over the state of the art on several challenging benchmarks. Our model is publicly available for future research.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,従来の100fpsの動作性能と最先端の精度で単眼手形状とポーズ推定を行う新しい手法を提案する。 これは、2dまたは3dアノテーションを持つ画像データと、対応する画像データなしでスタンドアロンの3dアニメーションを使用するように設計された新しい学習ベースのアーキテクチャによって実現されている。 3次元手関節検出モジュールと逆キネマティクスモジュールを備えており、3次元手関節位置だけでなく、1つのフィードフォワードパスでそれらを関節回転にマッピングする。 この出力により、3次元関節位置のみを後退させるよりも、コンピュータビジョンやグラフィックスのアプリケーションで直接利用できる。 我々は,我々のアーキテクチャ設計が,いくつかの挑戦的なベンチマークにおいて,最先端技術に対する定量的かつ質的な改善につながることを実証した。 私たちのモデルは将来の研究のために公開されています。

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