論文の概要: Physics-aware Hand-object Interaction Denoising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.11481v1
• Date: Sun, 19 May 2024 08:24:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-21 17:28:11.662637
• Title: Physics-aware Hand-object Interaction Denoising
• Title（参考訳）: 物理対応型ハンドオブジェクトインタラクション
• Authors: Haowen Luo, Yunze Liu, Li Yi,
• Abstract要約: 身体的妥当性の2つの重要な側面を明示的に把握する2つの学習的損失項を導入する。 これらの用語は、物理的に認識されたノイズ除去ネットワークのトレーニングに使用される。 提案手法は,現在最先端の非雑音化手法を超越して,細粒度と全体的なポーズ精度の両方を著しく向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.3448097349759
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The credibility and practicality of a reconstructed hand-object interaction sequence depend largely on its physical plausibility. However, due to high occlusions during hand-object interaction, physical plausibility remains a challenging criterion for purely vision-based tracking methods. To address this issue and enhance the results of existing hand trackers, this paper proposes a novel physically-aware hand motion de-noising method. Specifically, we introduce two learned loss terms that explicitly capture two crucial aspects of physical plausibility: grasp credibility and manipulation feasibility. These terms are used to train a physically-aware de-noising network. Qualitative and quantitative experiments demonstrate that our approach significantly improves both fine-grained physical plausibility and overall pose accuracy, surpassing current state-of-the-art de-noising methods.
• Abstract（参考訳）: 再構成されたオブジェクト間相互作用シーケンスの信頼性と実用性は、その物理的妥当性に大きく依存する。 しかしながら、手動物体の相互作用における高い閉塞性のため、身体的可視性は純粋に視覚に基づく追跡法にとって難しい基準である。 そこで本研究では,この課題に対処し,既存のハンドトラッカーの成果を高めるために,手の動きを物理的に認識する新しい手法を提案する。 具体的には、信頼性の把握と操作可能性の操作という、物理的妥当性の2つの重要な側面を明示的に把握する2つの学習的損失項を導入する。 これらの用語は、物理的に認識されたノイズ除去ネットワークのトレーニングに使用される。 定性的および定量的実験により,本手法は,現在最先端のノイズ除去手法を超越して,微細な物理的可視性と全体的なポーズ精度の両方を著しく向上させることが示された。

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