論文の概要: Identity-Aware Hand Mesh Estimation and Personalization from RGB Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.10840v1
• Date: Thu, 22 Sep 2022 07:58:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-23 13:33:41.807518
• Title: Identity-Aware Hand Mesh Estimation and Personalization from RGB Images
• Title（参考訳）: rgb画像からのアイデンティティアウェアハンドメッシュ推定とパーソナライズ
• Authors: Deying Kong, Linguang Zhang, Liangjian Chen, Haoyu Ma, Xiangyi Yan, Shanlin Sun, Xingwei Liu, Kun Han, Xiaohui Xie
• Abstract要約: モノクロRGB画像から3Dハンドメッシュを再構築する作業は,注目度が高まっている。 ほとんどの最先端のメソッドは匿名でこのタスクに取り組みます。 対象の固有形状パラメータに代表される識別情報を組み込むことのできる,アイデンティティを考慮した手メッシュ推定モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.821827000403992
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Reconstructing 3D hand meshes from monocular RGB images has attracted increasing amount of attention due to its enormous potential applications in the field of AR/VR. Most state-of-the-art methods attempt to tackle this task in an anonymous manner. Specifically, the identity of the subject is ignored even though it is practically available in real applications where the user is unchanged in a continuous recording session. In this paper, we propose an identity-aware hand mesh estimation model, which can incorporate the identity information represented by the intrinsic shape parameters of the subject. We demonstrate the importance of the identity information by comparing the proposed identity-aware model to a baseline which treats subject anonymously. Furthermore, to handle the use case where the test subject is unseen, we propose a novel personalization pipeline to calibrate the intrinsic shape parameters using only a few unlabeled RGB images of the subject. Experiments on two large scale public datasets validate the state-of-the-art performance of our proposed method.
• Abstract（参考訳）: モノクロRGB画像から3Dハンドメッシュを再構成することは、AR/VR分野における巨大な応用の可能性から、注目を集めている。 ほとんどの最先端のメソッドは匿名でこのタスクに取り組みます。 具体的には、ユーザが連続記録セッションで変更されていない実アプリケーションで実際に利用可能であっても、被写体の同一性は無視される。 本稿では,本論文の内在的な形状パラメータで表される識別情報を組み込む,アイデンティティ対応の手メッシュ推定モデルを提案する。 提案するアイデンティティ認識モデルと,対象を匿名に扱うベースラインを比較することで,アイデンティティ情報の重要性を実証する。 さらに,被検体が見当たらないユースケースに対処するために,被検体のいくつかのラベルのないrgb画像のみを用いて固有形状パラメータを校正する新しいパーソナライズパイプラインを提案する。 2つの大規模公開データセットの実験により,提案手法の最先端性能が検証された。

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