論文の概要: Neural Marionette: Unsupervised Learning of Motion Skeleton and Latent Dynamics from Volumetric Video

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.08418v1
• Date: Thu, 17 Feb 2022 02:44:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-18 14:27:24.691920
• Title: Neural Marionette: Unsupervised Learning of Motion Skeleton and Latent Dynamics from Volumetric Video
• Title（参考訳）: Neural Marionette: ボリュームビデオからの運動骨格と潜在ダイナミクスの教師なし学習
• Authors: Jinseok Bae, Hojun Jang, Cheol-Hui Min, Hyungun Choi, Young Min Kim
• Abstract要約: 本稿では、動的シーケンスから骨格構造を検出する教師なしアプローチであるNeural Marionetteを提案する。 得られた構造は、4次元の運動列を表す骨格のハンドラベルされた基底真理にさえ匹敵するものであることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.456297943378056
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present Neural Marionette, an unsupervised approach that discovers the skeletal structure from a dynamic sequence and learns to generate diverse motions that are consistent with the observed motion dynamics. Given a video stream of point cloud observation of an articulated body under arbitrary motion, our approach discovers the unknown low-dimensional skeletal relationship that can effectively represent the movement. Then the discovered structure is utilized to encode the motion priors of dynamic sequences in a latent structure, which can be decoded to the relative joint rotations to represent the full skeletal motion. Our approach works without any prior knowledge of the underlying motion or skeletal structure, and we demonstrate that the discovered structure is even comparable to the hand-labeled ground truth skeleton in representing a 4D sequence of motion. The skeletal structure embeds the general semantics of possible motion space that can generate motions for diverse scenarios. We verify that the learned motion prior is generalizable to the multi-modal sequence generation, interpolation of two poses, and motion retargeting to a different skeletal structure.
• Abstract（参考訳）: 神経マリオネット(neural marionette)は、動的シーケンスから骨格構造を発見し、観察された動きのダイナミクスと一致する多様な動きを生成するための教師なしアプローチである。 任意の運動下での関節物体の点雲観察のビデオストリームを考えると、運動を効果的に表現できる未知の低次元の骨格関係を発見できる。 次に、検出された構造を用いて、相対的な関節回転に復号して全骨格運動を表す潜在構造における動的シーケンスの運動前兆を符号化する。 提案手法は, 基礎となる運動や骨格構造についての事前の知識なく動作し, 得られた構造が, 4次元の運動列を表す場合に, ハンドラベルの接地真実骨格と同等であることを示す。 骨格構造は、様々なシナリオの運動を生成することができる運動空間の一般的な意味を埋め込む。 学習前の動作が多モードシーケンス生成、2つのポーズの補間、異なる骨格構造への動き再ターゲットに一般化可能であることを検証する。

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