論文の概要: ECHO: Ego-Centric modeling of Human-Object interactions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.21556v1
• Date: Fri, 29 Aug 2025 12:12:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-01 19:45:11.033231
• Title: ECHO: Ego-Centric modeling of Human-Object interactions
• Title（参考訳）: ECHO:人間と物体の相互作用のEgo-Centric Modeling
• Authors: Ilya A. Petrov, Vladimir Guzov, Riccardo Marin, Emre Aksan, Xu Chen, Daniel Cremers, Thabo Beeler, Gerard Pons-Moll,
• Abstract要約: ECHO (Ego-Centric Modeling of Human-Object Interaction) を開発した。 人間のポーズ、物体の動き、そしてそのような最小限の観察から接触の3つのモダリティを回復する。 同じ柔軟性を提供しない既存のメソッドよりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.17118015822699
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Modeling human-object interactions (HOI) from an egocentric perspective is a largely unexplored yet important problem due to the increasing adoption of wearable devices, such as smart glasses and watches. We investigate how much information about interaction can be recovered from only head and wrists tracking. Our answer is ECHO (Ego-Centric modeling of Human-Object interactions), which, for the first time, proposes a unified framework to recover three modalities: human pose, object motion, and contact from such minimal observation. ECHO employs a Diffusion Transformer architecture and a unique three-variate diffusion process, which jointly models human motion, object trajectory, and contact sequence, allowing for flexible input configurations. Our method operates in a head-centric canonical space, enhancing robustness to global orientation. We propose a conveyor-based inference, which progressively increases the diffusion timestamp with the frame position, allowing us to process sequences of any length. Through extensive evaluation, we demonstrate that ECHO outperforms existing methods that do not offer the same flexibility, setting a state-of-the-art in egocentric HOI reconstruction.
• Abstract（参考訳）: 人間と物体の相互作用(HOI)を自我中心の視点でモデル化することは、スマートグラスや腕時計といったウェアラブルデバイスの採用が増加しているため、ほとんど探索されていないが重要な問題である。 頭部と手首の追跡のみから,インタラクションに関する情報がどの程度回収できるかを検討する。 我々の答えはECHO(Ego-Centric Modeling of Human-Object Interaction)であり、人間のポーズ、物体の動き、接触といった3つのモダリティを最小限の観測から回復するための統一的な枠組みを初めて提案する。 ECHOはDiffusion Transformerアーキテクチャとユニークな3変量拡散プロセスを採用しており、人間の動き、物体軌道、接触シーケンスを共同でモデル化し、柔軟な入力設定を可能にする。 本手法は頭部中心の標準空間で動作し,大域的指向性に対する堅牢性を高める。 フレーム位置の拡散タイムスタンプを徐々に増加させ,任意の長さのシーケンスを処理できるコンベアベース推論を提案する。 広範囲な評価により、ECHOは、同じ柔軟性を提供しない既存の手法よりも優れており、エゴセントリックHOI再構築における最先端の手法が確立されていることを実証する。

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