論文の概要: Hand-Centric Motion Refinement for 3D Hand-Object Interaction via Hierarchical Spatial-Temporal Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.15987v1
• Date: Mon, 29 Jan 2024 09:17:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-30 15:42:59.522888
• Title: Hand-Centric Motion Refinement for 3D Hand-Object Interaction via Hierarchical Spatial-Temporal Modeling
• Title（参考訳）: 階層型空間-テンポラルモデリングによる3次元ハンドオブジェクトインタラクションのための手中心運動の微細化
• Authors: Yuze Hao and Jianrong Zhang and Tao Zhuo and Fuan Wen and Hehe Fan
• Abstract要約: 粗い手の動き改善のためのデータ駆動方式を提案する。 まず,手と物体の動的空間的関係を記述するために,手中心の表現を設計する。 第2に,手動物体相互作用の動的手がかりを捉えるために,新しいアーキテクチャを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.128376292350836
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Hands are the main medium when people interact with the world. Generating proper 3D motion for hand-object interaction is vital for applications such as virtual reality and robotics. Although grasp tracking or object manipulation synthesis can produce coarse hand motion, this kind of motion is inevitably noisy and full of jitter. To address this problem, we propose a data-driven method for coarse motion refinement. First, we design a hand-centric representation to describe the dynamic spatial-temporal relation between hands and objects. Compared to the object-centric representation, our hand-centric representation is straightforward and does not require an ambiguous projection process that converts object-based prediction into hand motion. Second, to capture the dynamic clues of hand-object interaction, we propose a new architecture that models the spatial and temporal structure in a hierarchical manner. Extensive experiments demonstrate that our method outperforms previous methods by a noticeable margin.
• Abstract（参考訳）: 人々が世界と対話する主な媒体は手である。 バーチャルリアリティやロボティクスなどのアプリケーションでは、手と物体の対話のために適切な3dモーションを生成することが不可欠である。 グリップトラッキングやオブジェクト操作合成は粗い手の動きを生じさせるが、このような動きは必然的にうるさく、ジッタだらけである。 そこで本研究では,粗い動き改善のためのデータ駆動手法を提案する。 まず,手と物体間の動的空間的関係を記述するために手中心表現を設計する。 対象中心の表現と比較して、我々の手中心の表現は単純であり、オブジェクトベースの予測を手の動きに変換する曖昧な投影プロセスを必要としない。 第2に,手動物体相互作用の動的手がかりを捉えるために,空間構造と時間構造を階層的にモデル化するアーキテクチャを提案する。 広範囲にわたる実験により,本手法が従来の手法よりも有意な差を示した。

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