論文の概要: Muscles in Action

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.02978v3
• Date: Mon, 20 Mar 2023 19:10:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-24 01:20:05.473452
• Title: Muscles in Action
• Title（参考訳）: 動作中の筋肉
• Authors: Mia Chiquier, Carl Vondrick
• Abstract要約: 筋活動を人間の動作表現に組み込むための新しいデータセットである筋行動データセット(MIA)を提示する。 我々は、ビデオから筋の活性化を予測する双方向表現を学び、逆に、筋の活性化から動きを再構築する。 筋肉をコンピュータービジョンシステムに組み込むことで、スポーツ、フィットネス、AR/VRといった仮想人間のよりリッチなモデルが可能になる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.482090207522358
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Human motion is created by, and constrained by, our muscles. We take a first step at building computer vision methods that represent the internal muscle activity that causes motion. We present a new dataset, Muscles in Action (MIA), to learn to incorporate muscle activity into human motion representations. The dataset consists of 12.5 hours of synchronized video and surface electromyography (sEMG) data of 10 subjects performing various exercises. Using this dataset, we learn a bidirectional representation that predicts muscle activation from video, and conversely, reconstructs motion from muscle activation. We evaluate our model on in-distribution subjects and exercises, as well as on out-of-distribution subjects and exercises. We demonstrate how advances in modeling both modalities jointly can serve as conditioning for muscularly consistent motion generation. Putting muscles into computer vision systems will enable richer models of virtual humans, with applications in sports, fitness, and AR/VR.
• Abstract（参考訳）: 人間の動きは筋肉によって作られ、制約されます。 運動を引き起こす筋活動を表すコンピュータビジョンの手法を構築するための第一歩を踏み出す。 筋活動を人間の運動表現に組み込むことを学ぶための新しいデータセットである筋活動(mia)を提案する。 このデータセットは、様々な運動を行う10人の被験者の12.5時間の同期ビデオと表面筋電図データで構成されている。 このデータセットを用いて,ビデオから筋活動を予測する双方向表現を学習し,逆に筋活動から運動を再構築する。 本研究は, 分布対象と運動, および分布対象と運動に関するモデルを評価する。 両モダリティを協調的にモデル化する手法が筋運動生成の条件付けとして有効であることを示す。 筋肉をコンピュータービジョンシステムに組み込むことで、スポーツ、フィットネス、AR/VRといった仮想人間のより豊かなモデルが可能になる。

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