論文の概要: EgoPressure: A Dataset for Hand Pressure and Pose Estimation in Egocentric Vision
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.02224v1
- Date: Tue, 3 Sep 2024 18:53:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-05 21:27:46.260382
- Title: EgoPressure: A Dataset for Hand Pressure and Pose Estimation in Egocentric Vision
- Title（参考訳）: EgoPressure: 自我中心視における手圧力と姿勢推定のためのデータセット
- Authors: Yiming Zhao, Taein Kwon, Paul Streli, Marc Pollefeys, Christian Holz,
- Abstract要約: EgoPressureは,エゴセントリックな視点から,タッチ接触と圧力相互作用の新たなデータセットである。
EgoPressureは、動くエゴセントリックカメラと7台の静止Kinectカメラによって捕獲された21人の参加者による5.0時間の接触接触と圧力相互作用で構成されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.1005706608681
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Estimating touch contact and pressure in egocentric vision is a central task for downstream applications in Augmented Reality, Virtual Reality, as well as many robotic applications, because it provides precise physical insights into hand-object interaction and object manipulation. However, existing contact pressure datasets lack egocentric views and hand poses, which are essential for accurate estimation during in-situ operation, both for AR/VR interaction and robotic manipulation. In this paper, we introduce EgoPressure,a novel dataset of touch contact and pressure interaction from an egocentric perspective, complemented with hand pose meshes and fine-grained pressure intensities for each contact. The hand poses in our dataset are optimized using our proposed multi-view sequence-based method that processes footage from our capture rig of 8 accurately calibrated RGBD cameras. EgoPressure comprises 5.0 hours of touch contact and pressure interaction from 21 participants captured by a moving egocentric camera and 7 stationary Kinect cameras, which provided RGB images and depth maps at 30 Hz. In addition, we provide baselines for estimating pressure with different modalities, which will enable future developments and benchmarking on the dataset. Overall, we demonstrate that pressure and hand poses are complementary, which supports our intention to better facilitate the physical understanding of hand-object interactions in AR/VR and robotics research.
- Abstract（参考訳）: エゴセントリック・ビジョンにおけるタッチコンタクトとプレッシャーの推定は、拡張現実(Augmented Reality)、仮想現実(Virtual Reality)、そして多くのロボット・アプリケーションにおいて、下流のアプリケーションにとって重要なタスクである。
しかし、既存の接触圧力データセットには、AR/VRインタラクションとロボット操作の両方において、その場での正確な推定に不可欠な、自我中心のビューやポーズが欠けている。
本稿では,タッチ接触と圧力相互作用の新たなデータセットであるEgoPressureについて紹介する。
データセットのハンドポーズは,8台のRGBDカメラのキャプチャリグからの映像を正確に調整するマルチビューシーケンスベース手法を用いて最適化されている。
EgoPressureは、動く自我中心のカメラと7台の静止Kinectカメラで捉えた21人の参加者から5.0時間の接触と圧力の相互作用を持ち、RGB画像と深度マップを30Hzで提供する。
さらに、さまざまなモーダルで圧力を推定するためのベースラインを提供し、将来の開発とデータセットのベンチマークを可能にします。
全体として、圧力と手ポーズは相補的なもので、AR/VRおよびロボティクス研究における手と物体の相互作用の物理的理解をより促進するための私たちの意図を支持します。
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