Fugu-MT 論文翻訳(概要): MoBind: Motion Binding for Fine-Grained IMU-Video Pose Alignment

論文の概要: MoBind: Motion Binding for Fine-Grained IMU-Video Pose Alignment

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.19004v1
Date: Sun, 22 Feb 2026 01:54:29 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-02-24 17:42:02.439387
Title: MoBind: Motion Binding for Fine-Grained IMU-Video Pose Alignment
Title（参考訳）: MoBind:細粒IMU-Video Poseアライメントのためのモーションバインディング
Authors: Duc Duy Nguyen, Tat-Jun Chin, Minh Hoai,
Abstract要約: 3つの課題に対処するために設計された,階層的なコントラスト学習フレームワークであるMoBindを紹介する。モーション関連キューを分離するために、MoBindはIMU信号を生のピクセルではなく骨格的なモーションシーケンスと整列する。詳細な時間的対応を捉えるために、MoBindは階層的なコントラスト戦略を採用し、まずトークンレベルの時間的セグメントを整列させ、次にグローバル(体全体)のモーションアグリゲーションと局所的な(身体部分)アライメントを融合させる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 32.178798481694834
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We aim to learn a joint representation between inertial measurement unit (IMU) signals and 2D pose sequences extracted from video, enabling accurate cross-modal retrieval, temporal synchronization, subject and body-part localization, and action recognition. To this end, we introduce MoBind, a hierarchical contrastive learning framework designed to address three challenges: (1) filtering out irrelevant visual background, (2) modeling structured multi-sensor IMU configurations, and (3) achieving fine-grained, sub-second temporal alignment. To isolate motion-relevant cues, MoBind aligns IMU signals with skeletal motion sequences rather than raw pixels. We further decompose full-body motion into local body-part trajectories, pairing each with its corresponding IMU to enable semantically grounded multi-sensor alignment. To capture detailed temporal correspondence, MoBind employs a hierarchical contrastive strategy that first aligns token-level temporal segments, then fuses local (body-part) alignment with global (body-wide) motion aggregation. Evaluated on mRi, TotalCapture, and EgoHumans, MoBind consistently outperforms strong baselines across all four tasks, demonstrating robust fine-grained temporal alignment while preserving coarse semantic consistency across modalities. Code is available at https://github.com/bbvisual/ MoBind.
Abstract（参考訳）: 我々は,映像から抽出した慣性計測ユニット(IMU)信号と2次元ポーズシーケンスの結合表現を学習し,正確なクロスモーダル検索,時間的同期,主観的および身体的局所化,行動認識を実現することを目的とする。そこで本研究では,(1)無関係な視覚的背景のフィルタリング,(2)構造化マルチセンサIMU構成のモデリング,(3)微細な時間的アライメントの実現,という3つの課題に対処する階層型コントラスト学習フレームワークであるMoBindを紹介する。モーション関連キューを分離するために、MoBindはIMU信号を生のピクセルではなく骨格的なモーションシーケンスと整列する。さらに、全体運動を局所的な身体部分軌跡に分解し、対応するIMUと組み合わせることで、意味的に接地されたマルチセンサーアライメントを可能にする。詳細な時間的対応を捉えるために、MoBindは階層的なコントラスト戦略を採用し、最初にトークンレベルの時間的セグメントを整列させ、グローバルな(身体全体の)モーションアグリゲーションと局所的な(身体の一部)アライメントを融合させる。 mRi、TotalCapture、EgoHumansに基づいて評価され、MoBindは4つのタスクすべてで一貫して強力なベースラインを上回り、厳密な時間的アライメントを示しながら、モジュール間の粗いセマンティック一貫性を保っている。コードはhttps://github.com/bbvisual/MoBind.comで入手できる。

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