Fugu-MT 論文翻訳(概要): Towards Practical Human Motion Prediction with LiDAR Point Clouds

論文の概要: Towards Practical Human Motion Prediction with LiDAR Point Clouds

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.08202v2
Date: Tue, 01 Oct 2024 09:55:14 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-10-02 16:32:32.746056
Title: Towards Practical Human Motion Prediction with LiDAR Point Clouds
Title（参考訳）: LiDAR点雲を用いた人体動作予測の実用化に向けて
Authors: Xiao Han, Yiming Ren, Yichen Yao, Yujing Sun, Yuexin Ma,
Abstract要約: 我々は,最初のシングルLiDARに基づく3次元人体動作予測手法であるtextitLiDAR-HMPを提案する。 LiDAR-HMPは、入力として生のLiDARポイントクラウドを受け取り、将来の3D人間のポーズを直接予測する。提案手法は,2つの公開ベンチマーク上での最先端性能を実現し,実世界の展開において顕著な堅牢性と有効性を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 15.715130864327792
License:
Abstract: Human motion prediction is crucial for human-centric multimedia understanding and interacting. Current methods typically rely on ground truth human poses as observed input, which is not practical for real-world scenarios where only raw visual sensor data is available. To implement these methods in practice, a pre-phrase of pose estimation is essential. However, such two-stage approaches often lead to performance degradation due to the accumulation of errors. Moreover, reducing raw visual data to sparse keypoint representations significantly diminishes the density of information, resulting in the loss of fine-grained features. In this paper, we propose \textit{LiDAR-HMP}, the first single-LiDAR-based 3D human motion prediction approach, which receives the raw LiDAR point cloud as input and forecasts future 3D human poses directly. Building upon our novel structure-aware body feature descriptor, LiDAR-HMP adaptively maps the observed motion manifold to future poses and effectively models the spatial-temporal correlations of human motions for further refinement of prediction results. Extensive experiments show that our method achieves state-of-the-art performance on two public benchmarks and demonstrates remarkable robustness and efficacy in real-world deployments.
Abstract（参考訳）: 人間の動き予測は、人間中心のマルチメディア理解と対話に不可欠である。現行の手法は一般に、人間のポーズを観察された入力に頼っているが、これは生の視覚センサーデータしか利用できない現実のシナリオでは実用的ではない。これらの手法を実際に実装するには、ポーズ推定のプレフレーズが不可欠である。しかし、このような2段階のアプローチは、しばしばエラーの蓄積による性能低下につながる。さらに、生の視覚データを疎いキーポイント表現に還元すると、情報の密度が著しく低下し、きめ細かい特徴が失われる。本稿では,最初の単一LiDARに基づく3次元人体動作予測手法である \textit{LiDAR-HMP} を提案する。構造を意識した新しい身体特徴記述子をベースとして,LiDAR-HMPは観測された動き多様体を将来のポーズに適応的にマッピングし,人間の動きの時空間相関を効果的にモデル化し,予測結果をさらに洗練する。広汎な実験により,本手法は2つの公開ベンチマーク上での最先端性能を実現し,実世界の展開において顕著な堅牢性と有効性を示す。

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