論文の概要: Utilizing Task-Generic Motion Prior to Recover Full-Body Motion from
Very Sparse Signals
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.15839v1
- Date: Wed, 30 Aug 2023 08:21:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-31 14:25:17.842572
- Title: Utilizing Task-Generic Motion Prior to Recover Full-Body Motion from
Very Sparse Signals
- Title（参考訳）: 超スパース信号から全身運動を回復するタスクジェネリック動作の活用
- Authors: Myungjin Shin, Dohae Lee, In-Kwon Lee
- Abstract要約: 本稿では,再建したユーザの動作の精度を向上させるために,神経動作からの情報を利用する手法を提案する。
これは、ポーズ復元の最終的な目標は一連のポーズである動きを再構築することである、という前提に基づいている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8079353598215757
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The most popular type of devices used to track a user's posture in a virtual
reality experience consists of a head-mounted display and two controllers held
in both hands. However, due to the limited number of tracking sensors (three in
total), faithfully recovering the user in full-body is challenging, limiting
the potential for interactions among simulated user avatars within the virtual
world. Therefore, recent studies have attempted to reconstruct full-body poses
using neural networks that utilize previously learned human poses or accept a
series of past poses over a short period. In this paper, we propose a method
that utilizes information from a neural motion prior to improve the accuracy of
reconstructed user's motions. Our approach aims to reconstruct user's full-body
poses by predicting the latent representation of the user's overall motion from
limited input signals and integrating this information with tracking sensor
inputs. This is based on the premise that the ultimate goal of pose
reconstruction is to reconstruct the motion, which is a series of poses. Our
results show that this integration enables more accurate reconstruction of the
user's full-body motion, particularly enhancing the robustness of lower body
motion reconstruction from impoverished signals. Web:
https://https://mjsh34.github.io/mp-sspe/
- Abstract（参考訳）: 仮想現実体験におけるユーザの姿勢を追跡するために最も一般的なタイプのデバイスは、ヘッドマウントディスプレイと2つのコントローラーを両手で保持する。
しかし、トラッキングセンサーの数(合計3つ)が限られているため、ユーザーをフルボディで忠実に回復させることは困難であり、仮想世界におけるシミュレーションされたユーザーアバター間のインタラクションの可能性を制限する。
そのため、近年の研究では、学習済みの人間のポーズを利用したり、過去の一連のポーズを短期間で受け入れたりするニューラルネットワークを用いて、全身のポーズを再構築しようと試みている。
そこで本論文では,神経運動からの情報を利用して,再構成したユーザの動作の精度を向上させる手法を提案する。
本手法は,限られた入力信号からユーザの全体的な動作の潜在表現を予測し,その情報をトラッキングセンサ入力と統合することにより,ユーザの全身ポーズを再構築することを目的とする。
これは、ポーズ復元の最終的な目標は一連のポーズである動きを再構築することだという前提に基づいている。
以上の結果から, この統合により, ユーザの全体動作のより正確な再構築が可能となり, 特に信号不足による下肢動作の堅牢性が向上することが示唆された。
Web: https://mjsh34.github.io/mp-sspe/
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