論文の概要: A Dual-Masked Auto-Encoder for Robust Motion Capture with Spatial-Temporal Skeletal Token Completion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.07381v1
• Date: Fri, 15 Jul 2022 10:00:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-07-18 14:14:12.471663
• Title: A Dual-Masked Auto-Encoder for Robust Motion Capture with Spatial-Temporal Skeletal Token Completion
• Title（参考訳）: 時空間骨格トケ完了型ロバストモーションキャプチャ用デュアルマスクオートエンコーダ
• Authors: Junkun Jiang, Jie Chen, Yike Guo
• Abstract要約: 本稿では, 3次元関節を再構成し, 個々の関節を識別するための適応的, アイデンティティを意識した三角測量モジュールを提案する。 次に,D-MAE(Dual-Masked Auto-Encoder)を提案する。 重大なデータ損失シナリオを扱う上で提案するモデルの能力を実証するために,高精度で挑戦的なモーションキャプチャデータセットに貢献する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.88656793940129
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-person motion capture can be challenging due to ambiguities caused by severe occlusion, fast body movement, and complex interactions. Existing frameworks build on 2D pose estimations and triangulate to 3D coordinates via reasoning the appearance, trajectory, and geometric consistencies among multi-camera observations. However, 2D joint detection is usually incomplete and with wrong identity assignments due to limited observation angle, which leads to noisy 3D triangulation results. To overcome this issue, we propose to explore the short-range autoregressive characteristics of skeletal motion using transformer. First, we propose an adaptive, identity-aware triangulation module to reconstruct 3D joints and identify the missing joints for each identity. To generate complete 3D skeletal motion, we then propose a Dual-Masked Auto-Encoder (D-MAE) which encodes the joint status with both skeletal-structural and temporal position encoding for trajectory completion. D-MAE's flexible masking and encoding mechanism enable arbitrary skeleton definitions to be conveniently deployed under the same framework. In order to demonstrate the proposed model's capability in dealing with severe data loss scenarios, we contribute a high-accuracy and challenging motion capture dataset of multi-person interactions with severe occlusion. Evaluations on both benchmark and our new dataset demonstrate the efficiency of our proposed model, as well as its advantage against the other state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 多人数のモーションキャプチャは、激しい閉塞、速い体の動き、複雑な相互作用によって生じる曖昧さのために困難である。 既存のフレームワークは2次元のポーズ推定に基づいて構築され、3次元座標に三角測量される。 しかし, 2次元関節検出は通常不完全であり, 観測角度が限られているため, 3次元三角測量結果が不完全である。 そこで本研究では,トランスを用いた骨格運動の短距離自己回帰特性について検討する。 まず, 3次元関節を再構成し, 個々に欠落した関節を識別する適応型自己認識三角モジュールを提案する。 次に,完全な3次元骨格運動を生成するために,軌道完了のために骨格構造と時間位置をエンコードした2重マスクオートエンコーダ(d-mae)を提案する。 D-MAEの柔軟なマスキングと符号化機構により、任意のスケルトン定義を同じフレームワークで便利にデプロイできる。 重篤なデータ損失シナリオに対処するモデルの有効性を示すため,重篤なオクルージョンを伴う多人数インタラクションの高精度かつ挑戦的なモーションキャプチャデータセットに寄与する。 ベンチマークと新しいデータセットの評価は、提案するモデルの効率と、他の最先端の手法に対する利点を示しています。

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