論文の概要: HMDO: Markerless Multi-view Hand Manipulation Capture with Deformable Objects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.07652v1
• Date: Wed, 18 Jan 2023 16:55:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-19 15:14:27.650994
• Title: HMDO: Markerless Multi-view Hand Manipulation Capture with Deformable Objects
• Title（参考訳）: hmdo: 変形可能なオブジェクトによるマーカーレスマルチビューハンド操作キャプチャ
• Authors: Wei Xie, Zhipeng Yu, Zimeng Zhao, Binghui Zuo, Yangang Wang
• Abstract要約: HMDOは、手と変形可能な物体の対話的な動きを記録する最初のマーカーレス変形可能な相互作用データセットである。 提案手法は,手と変形可能な物体の対話的動きを高品質に再現することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.711239906965893
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We construct the first markerless deformable interaction dataset recording interactive motions of the hands and deformable objects, called HMDO (Hand Manipulation with Deformable Objects). With our built multi-view capture system, it captures the deformable interactions with multiple perspectives, various object shapes, and diverse interactive forms. Our motivation is the current lack of hand and deformable object interaction datasets, as 3D hand and deformable object reconstruction is challenging. Mainly due to mutual occlusion, the interaction area is difficult to observe, the visual features between the hand and the object are entangled, and the reconstruction of the interaction area deformation is difficult. To tackle this challenge, we propose a method to annotate our captured data. Our key idea is to collaborate with estimated hand features to guide the object global pose estimation, and then optimize the deformation process of the object by analyzing the relationship between the hand and the object. Through comprehensive evaluation, the proposed method can reconstruct interactive motions of hands and deformable objects with high quality. HMDO currently consists of 21600 frames over 12 sequences. In the future, this dataset could boost the research of learning-based reconstruction of deformable interaction scenes.
• Abstract（参考訳）: HMDO(Hand Manipulation with Deformable Objects)と呼ばれる手と手の動きを対話的に記録する最初のマーカーレス変形型相互作用データセットを構築した。 構築したマルチビューキャプチャシステムにより、複数の視点、さまざまなオブジェクト形状、多様なインタラクティブなフォームとの変形可能な相互作用をキャプチャする。 私たちのモチベーションは、手と変形可能なオブジェクトインタラクションデータセットが現在の欠如していることにあります。 主に相互咬合のため、相互作用領域の観察が困難であり、手と物体の視覚的な特徴が絡み合っており、相互作用領域の変形の再構築が困難である。 この課題に取り組むために,我々はキャプチャしたデータをアノテートする手法を提案する。 我々のキーとなる考え方は、オブジェクトのグローバルポーズ推定を導くために、推定手の特徴と協調して、手とオブジェクトの関係を分析することによって、オブジェクトの変形過程を最適化することである。 包括的評価により,手と変形可能な物体の対話動作を高品質に再現することができる。 HMDOは現在、12列以上の21600フレームで構成されている。 将来的には、このデータセットは、変形可能なインタラクションシーンの学習に基づく再構築の研究を促進するだろう。

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