論文の概要: Scene-aware Human Motion Forecasting via Mutual Distance Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.00615v3
• Date: Thu, 4 Apr 2024 09:18:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-05 20:12:51.248092
• Title: Scene-aware Human Motion Forecasting via Mutual Distance Prediction
• Title（参考訳）: 相互距離予測によるシーン認識型人間の動き予測
• Authors: Chaoyue Xing, Wei Mao, Miaomiao Liu,
• Abstract要約: 本研究では,人体とシーン間の相互距離による人間とシーンの相互作用をモデル化する。 このような相互距離は局所的な動きと大域的な動きの両方を制約し、結果として全身的な動きは予測される。 2つのステップでパイプラインを構築し、まず将来の相互距離を予測し、次に将来の人間の動きを予測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.067687949642641
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In this paper, we tackle the problem of scene-aware 3D human motion forecasting. A key challenge of this task is to predict future human motions that are consistent with the scene by modeling the human-scene interactions. While recent works have demonstrated that explicit constraints on human-scene interactions can prevent the occurrence of ghost motion, they only provide constraints on partial human motion e.g., the global motion of the human or a few joints contacting the scene, leaving the rest of the motion unconstrained. To address this limitation, we propose to model the human-scene interaction with the mutual distance between the human body and the scene. Such mutual distances constrain both the local and global human motion, resulting in a whole-body motion constrained prediction. In particular, mutual distance constraints consist of two components, the signed distance of each vertex on the human mesh to the scene surface and the distance of basis scene points to the human mesh. We further introduce a global scene representation learned from a signed distance function (SDF) volume to ensure coherence between the global scene representation and the explicit constraint from the mutual distance. We develop a pipeline with two sequential steps: predicting the future mutual distances first, followed by forecasting future human motion. During training, we explicitly encourage consistency between predicted poses and mutual distances. Extensive evaluations on the existing synthetic and real datasets demonstrate that our approach consistently outperforms the state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,シーン認識型3次元動作予測の課題に対処する。 このタスクの重要な課題は、人間とシーンの相互作用をモデル化することによって、シーンと整合した将来の人間の動きを予測することである。 近年の研究では、人間とシーンの相互作用に対する明示的な制約がゴーストモーションの発生を妨げていることが示されているが、それらは部分的な人間の動き、例えば人間のグローバルな動き、あるいはシーンに接触する少数の関節にのみ制約を与え、残りの動きは拘束されないままである。 この制限に対処するため,人体とシーン間の相互距離との人間とシーンの相互作用をモデル化する。 このような相互距離は局所的な動きと大域的な動きの両方を制約し、結果として全身的な動きは予測される。 特に、相互距離制約は、人メッシュ上の各頂点からシーン表面への署名された距離と、人メッシュへのベースシーンの距離の2つの成分から構成される。 さらに、符号付き距離関数(SDF)ボリュームから学習したグローバルシーン表現を導入し、グローバルシーン表現と相互距離からの明示的制約とのコヒーレンスを確保する。 2つのステップでパイプラインを構築し、まず将来の相互距離を予測し、次に将来の人間の動きを予測する。 トレーニング中、予測されたポーズと相互距離の一貫性を明示的に促進する。 既存の合成および実データセットに対する広範囲な評価は、我々のアプローチが最先端の手法を一貫して上回っていることを示している。

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