論文の概要: PoseAugment: Generative Human Pose Data Augmentation with Physical Plausibility for IMU-based Motion Capture

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.14101v1
• Date: Sat, 21 Sep 2024 10:51:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-07 03:33:25.723060
• Title: PoseAugment: Generative Human Pose Data Augmentation with Physical Plausibility for IMU-based Motion Capture
• Title（参考訳）: PoseAugment:IMUを用いたモーションキャプチャのための物理プラウザビリティを備えた生成的ヒトのPose Data Augmentation
• Authors: Zhuojun Li, Chun Yu, Chen Liang, Yuanchun Shi,
• Abstract要約: VAEベースのポーズ生成と物理最適化を取り入れた新しいパイプラインであるPoseAugmentを提案する。 ポーズシーケンスが与えられた場合、VAEモジュールはデータ分布を維持しながら、高忠実度と多様性の両方で無限のポーズを生成する。 高品質なIMUデータは、モーションキャプチャーモデルを訓練するための強化されたポーズから合成される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.765438433729344
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The data scarcity problem is a crucial factor that hampers the model performance of IMU-based human motion capture. However, effective data augmentation for IMU-based motion capture is challenging, since it has to capture the physical relations and constraints of the human body, while maintaining the data distribution and quality. We propose PoseAugment, a novel pipeline incorporating VAE-based pose generation and physical optimization. Given a pose sequence, the VAE module generates infinite poses with both high fidelity and diversity, while keeping the data distribution. The physical module optimizes poses to satisfy physical constraints with minimal motion restrictions. High-quality IMU data are then synthesized from the augmented poses for training motion capture models. Experiments show that PoseAugment outperforms previous data augmentation and pose generation methods in terms of motion capture accuracy, revealing a strong potential of our method to alleviate the data collection burden for IMU-based motion capture and related tasks driven by human poses.
• Abstract（参考訳）: データ不足問題は、IMUベースの人間のモーションキャプチャーのモデル性能を損なう重要な要因である。 しかし、IMUに基づくモーションキャプチャーのための効果的なデータ拡張は、データ分布と品質を維持しながら、身体の物理的関係と制約を捉える必要があるため、困難である。 VAEベースのポーズ生成と物理最適化を取り入れた新しいパイプラインであるPoseAugmentを提案する。 ポーズシーケンスが与えられた場合、VAEモジュールはデータ分布を維持しながら、高忠実度と多様性の両方で無限のポーズを生成する。 物理的なモジュールは、最小のモーション制限で物理的な制約を満たすためにポーズを最適化する。 高品質なIMUデータは、モーションキャプチャーモデルを訓練するための強化されたポーズから合成される。 実験の結果,PoseAugmentは従来のデータ拡張よりも優れ,モーションキャプチャの精度においてポーズ生成手法が優れており,IMUベースのモーションキャプチャーと人間のポーズによって駆動される関連するタスクに対するデータ収集の負担を軽減するために,我々の手法の強い可能性を明らかにした。

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