論文の概要: EventEgoHands: Event-based Egocentric 3D Hand Mesh Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.19169v1
• Date: Sun, 25 May 2025 14:36:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-27 16:58:42.949279
• Title: EventEgoHands: Event-based Egocentric 3D Hand Mesh Reconstruction
• Title（参考訳）: EventEgoHands: イベントベースのエゴセントリックな3Dハンドメッシュ再構築
• Authors: Ryosei Hara, Wataru Ikeda, Masashi Hatano, Mariko Isogawa,
• Abstract要約: 3Dハンドメッシュの再構築は難しいが、人間とコンピュータのインタラクションとAR/VRアプリケーションにとって重要な課題である。 本研究では,イベントベースの手メッシュ再構築手法であるEventEgoHandsを提案する。 本手法では,ハンド領域を抽出し,動的バックグラウンドイベントの影響を効果的に緩和するハンドモジュールを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3695551082138864
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Reconstructing 3D hand mesh is challenging but an important task for human-computer interaction and AR/VR applications. In particular, RGB and/or depth cameras have been widely used in this task. However, methods using these conventional cameras face challenges in low-light environments and during motion blur. Thus, to address these limitations, event cameras have been attracting attention in recent years for their high dynamic range and high temporal resolution. Despite their advantages, event cameras are sensitive to background noise or camera motion, which has limited existing studies to static backgrounds and fixed cameras. In this study, we propose EventEgoHands, a novel method for event-based 3D hand mesh reconstruction in an egocentric view. Our approach introduces a Hand Segmentation Module that extracts hand regions, effectively mitigating the influence of dynamic background events. We evaluated our approach and demonstrated its effectiveness on the N-HOT3D dataset, improving MPJPE by approximately more than 4.5 cm (43%).
• Abstract（参考訳）: 3Dハンドメッシュの再構築は難しいが、人間とコンピュータのインタラクションとAR/VRアプリケーションにとって重要な課題である。 特に、RGBおよび/または深度カメラがこのタスクで広く使用されている。 しかし、これらの従来のカメラを用いた手法は、低照度環境や動きのぼやけ時の課題に直面している。 このような制約に対処するため,近年は高ダイナミックレンジと高時間分解能のイベントカメラが注目されている。 その利点にもかかわらず、イベントカメラはバックグラウンドノイズやカメラの動きに敏感であり、既存の研究は静的な背景や固定されたカメラに限られている。 本研究では,イベントベースの手メッシュ再構築手法であるEventEgoHandsを提案する。 本手法では,ハンド領域を抽出し,動的バックグラウンドイベントの影響を効果的に緩和するハンドセグメンテーションモジュールを提案する。 提案手法の有効性をN-HOT3Dデータセットで評価し,MPJPEを4.5cm (43%) 以上改善した。

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