論文の概要: HSC4D: Human-centered 4D Scene Capture in Large-scale Indoor-outdoor Space Using Wearable IMUs and LiDAR

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.09215v1
• Date: Thu, 17 Mar 2022 10:05:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-19 00:28:07.376673
• Title: HSC4D: Human-centered 4D Scene Capture in Large-scale Indoor-outdoor Space Using Wearable IMUs and LiDAR
• Title（参考訳）: HSC4D:ウェアラブルIMUとLiDARを用いた大規模屋外空間における人間中心4Dシーンキャプチャ
• Authors: Yudi Dai, Yitai Lin, Chenglu Wen, Siqi Shen, Lan Xu, Jingyi Yu, Yuexin Ma, Cheng Wang
• Abstract要約: ボディマウントのIMUとLiDARのみを使用することで、HSC4Dは外部機器の制約なしに空間自由となり、マップ無しで事前に構築された地図を作成できる。 人間と環境の関係も研究され、対話をより現実的なものにしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.9200422793806
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose Human-centered 4D Scene Capture (HSC4D) to accurately and efficiently create a dynamic digital world, containing large-scale indoor-outdoor scenes, diverse human motions, and rich interactions between humans and environments. Using only body-mounted IMUs and LiDAR, HSC4D is space-free without any external devices' constraints and map-free without pre-built maps. Considering that IMUs can capture human poses but always drift for long-period use, while LiDAR is stable for global localization but rough for local positions and orientations, HSC4D makes both sensors complement each other by a joint optimization and achieves promising results for long-term capture. Relationships between humans and environments are also explored to make their interaction more realistic. To facilitate many down-stream tasks, like AR, VR, robots, autonomous driving, etc., we propose a dataset containing three large scenes (1k-5k $m^2$) with accurate dynamic human motions and locations. Diverse scenarios (climbing gym, multi-story building, slope, etc.) and challenging human activities (exercising, walking up/down stairs, climbing, etc.) demonstrate the effectiveness and the generalization ability of HSC4D. The dataset and code is available at https://github.com/climbingdaily/HSC4D.
• Abstract（参考訳）: HSC4D(Human-centered 4D Scene Capture)は、大規模屋内シーン、多様な人間の動き、人間と環境との豊かな相互作用を含む、動的デジタル世界を正確かつ効率的に作成する。 ボディマウントのimusとlidarのみを使用して、hsc4dは外部機器の制約なくスペースフリーであり、プリビルトマップなしでは地図フリーである。 IMUは人間のポーズをキャプチャできるが、常に長期使用のためにドリフトするのに対し、LiDARはグローバルなローカライゼーションには適しているが、局所的な位置と向きは粗いため、HSC4Dは両センサーを共同最適化により補完し、長期的なキャプチャーのための有望な結果を達成する。 人間と環境の関係も研究され、対話をよりリアルにする。 ar、vr、ロボット、自動運転など、多くのダウンストリームタスクを容易にするために、3つの大きなシーン(1k-5k$m^2$)を含むデータセットを提案する。 各種シナリオ(クライミングジム,多階建てビル,斜面など)と人間活動への挑戦(エクササイズ,上り下り階段,登山など)は,HSC4Dの有効性と一般化能力を示している。 データセットとコードはhttps://github.com/climbingdaily/hsc4dで入手できる。

関連論文リスト

• Revisit Human-Scene Interaction via Space Occupancy [59.732387568308816]
  HSI(Human-Scene Interaction)の生成は、さまざまな下流タスクに不可欠な課題である。 本研究では,シーンとのインタラクションが,抽象的な物理的視点からシーンの空間占有と本質的に相互作用していることを論じる。 純粋な動きシーケンスを、見えないシーン占有と相互作用する人間の記録として扱うことで、動きのみのデータを大規模にペア化された人間-占有相互作用データベースに集約することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-05T12:03:00Z)
• TRACE: 5D Temporal Regression of Avatars with Dynamic Cameras in 3D Environments [106.80978555346958]
  現在の方法では、地球上の座標で動く人間を確実に推定することはできない。 TRACEは、ダイナミックカメラからグローバル座標における3D人間の共同回収と追跡を行う最初の1段階の手法である。 トラッキングとHPSベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-05T13:00:44Z)
• Synthesizing Diverse Human Motions in 3D Indoor Scenes [16.948649870341782]
  そこで本研究では,仮想人間による3次元屋内シーンの映像化手法を提案する。 既存のアプローチは、キャプチャーされた人間の動きと、それらが相互作用する3Dシーンを含むトレーニングシーケンスに依存している。 仮想人間が3Dシーンをナビゲートし、現実的かつ自律的にオブジェクトと対話できる強化学習ベースのアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-21T09:22:24Z)
• CIRCLE: Capture In Rich Contextual Environments [69.97976304918149]
  そこで我々は,アクターが仮想世界において知覚し,操作する新たな動き獲得システムを提案する。 9つのシーンにわたる5人の被験者から10時間のフルボディ到達動作を含むデータセットであるCIRCLEを提示する。 このデータセットを用いて、シーン情報に基づいて人間の動きを生成するモデルを訓練する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-31T09:18:12Z)
• SLOPER4D: A Scene-Aware Dataset for Global 4D Human Pose Estimation in Urban Environments [0.0]
  SLOPER4Dは,大都市環境下で収集された新たなシーン認識データセットである。 我々は,エゴセントリックな視点から,10の多様な都市シーンにおける12人の被験者の活動を記録している。 SLOPER4Dは15個の人間の動きで構成され、それぞれが200メートル以上の軌道長を持つ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-16T05:54:15Z)
• BEHAVE: Dataset and Method for Tracking Human Object Interactions [105.77368488612704]
  マルチビューのRGBDフレームとそれに対応する3D SMPLとオブジェクトをアノテートしたアノテートコンタクトに適合させる。 このデータを用いて、自然環境における人間と物体を、容易に使用可能なマルチカメラで共同で追跡できるモデルを学ぶ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-14T13:21:19Z)
• Human POSEitioning System (HPS): 3D Human Pose Estimation and Self-localization in Large Scenes from Body-Mounted Sensors [71.29186299435423]
  HPS(Human POSEitioning System)は、周囲の環境の3Dスキャンで登録された人間の完全な3Dポーズを回復する手法です。 最適化に基づく統合は2つの利点を生かし、結果としてドリフトのないポーズの精度が得られることを示す。 hpsは、人間が外部カメラに直接視線を向けなくてもシーンと対話できるvr/arアプリケーションとして使用できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-31T17:58:31Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。