論文の概要: COUCH: Towards Controllable Human-Chair Interactions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.00541v1
• Date: Sun, 1 May 2022 19:14:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-04 01:31:17.662663
• Title: COUCH: Towards Controllable Human-Chair Interactions
• Title（参考訳）: COUCH: コントロール可能な人間と毛髪のインタラクションを目指して
• Authors: Xiaohan Zhang, Bharat Lal Bhatnagar, Vladimir Guzov, Sebastian Starke, Gerard Pons-Moll
• Abstract要約: 物体上の異なる接触位置を条件としたシーン相互作用の合成問題について検討する。 手の接触認識制御信号を予測して動きを先導する新しい合成フレームワークCOUCHを提案する。 本手法は,既存の人間と物体の相互作用法に比べて,定量的,定性的な改善を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.66450508317131
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Humans interact with an object in many different ways by making contact at different locations, creating a highly complex motion space that can be difficult to learn, particularly when synthesizing such human interactions in a controllable manner. Existing works on synthesizing human scene interaction focus on the high-level control of action but do not consider the fine-grained control of motion. In this work, we study the problem of synthesizing scene interactions conditioned on different contact positions on the object. As a testbed to investigate this new problem, we focus on human-chair interaction as one of the most common actions which exhibit large variability in terms of contacts. We propose a novel synthesis framework COUCH that plans ahead the motion by predicting contact-aware control signals of the hands, which are then used to synthesize contact-conditioned interactions. Furthermore, we contribute a large human-chair interaction dataset with clean annotations, the COUCH Dataset. Our method shows significant quantitative and qualitative improvements over existing methods for human-object interactions. More importantly, our method enables control of the motion through user-specified or automatically predicted contacts.
• Abstract（参考訳）: 人間は異なる場所で接触することで様々な方法で物体と相互作用し、特にそのような人間の相互作用を制御可能な方法で合成する際には、学習が難しい非常に複雑な運動空間を作る。 人間のシーンインタラクションを合成する研究は、アクションの高レベルな制御に焦点を当てているが、動きのきめ細かい制御は考慮していない。 本研究では,物体上の異なる接触位置を条件としたシーンインタラクションの合成問題について検討する。 本研究は,この新たな課題を解明するために,接触点における大きな変動を示す最も一般的な行動の一つとして,人間と椅子の相互作用に注目した。 そこで本研究では,手の接触認識制御信号を予測し,接触条件付きインタラクションを合成する新しい合成フレームワークcouchを提案する。 さらに、クリーンアノテーションであるCOUCHデータセットを用いて、大規模なヒューマンチェアインタラクションデータセットをコントリビュートする。 本手法は,既存の人間と物体の相互作用法に比べて,定量的,定性的な改善を示す。 さらに,本手法は,ユーザの特定または自動予測による動作制御を可能にする。

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