論文の概要: Sparkle: A Robust and Versatile Representation for Point Cloud based Human Motion Capture

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.00857v1
• Date: Wed, 01 Apr 2026 13:09:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-02 16:44:31.998335
• Title: Sparkle: A Robust and Versatile Representation for Point Cloud based Human Motion Capture
• Title（参考訳）: Sparkle: ポイントクラウドに基づく人間のモーションキャプチャのためのロバストでVersatile表現
• Authors: Yiming Ren, Yujing Sun, Aoru Xue, Kwok-Yan Lam, Yuexin Ma,
• Abstract要約: 本研究では,骨格関節と表面アンカーを明示的な運動幾何学的因子分解で統一した構造表現であるSparkleを提案する。 我々のフレームワークであるSparkleMotionは、幾何学的連続性と運動論的制約を埋め込んだ階層的なモジュールを通して、この表現を学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.03484143534186
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Point cloud-based motion capture leverages rich spatial geometry and privacy-preserving sensing, but learning robust representations from noisy, unstructured point clouds remains challenging. Existing approaches face a struggle trade-off between point-based methods (geometrically detailed but noisy) and skeleton-based ones (robust but oversimplified). We address the fundamental challenge: how to construct an effective representation for human motion capture that can balance expressiveness and robustness. In this paper, we propose Sparkle, a structured representation unifying skeletal joints and surface anchors with explicit kinematic-geometric factorization. Our framework, SparkleMotion, learns this representation through hierarchical modules embedding geometric continuity and kinematic constraints. By explicitly disentangling internal kinematic structure from external surface geometry, SparkleMotion achieves state-of-the-art performance not only in accuracy but crucially in robustness and generalization under severe domain shifts, noise, and occlusion. Extensive experiments demonstrate our superiority across diverse sensor types and challenging real-world scenarios.
• Abstract（参考訳）: ポイントクラウドベースのモーションキャプチャは、リッチな空間幾何学とプライバシ保護センシングを活用するが、ノイズの多い非構造化のポイントクラウドから堅牢な表現を学ぶことは依然として困難である。 既存のアプローチは、ポイントベースの方法(幾何学的には詳細だがノイズが多い)とスケルトンベースの方法(ロバストだが過度に単純化されている)のトレードオフに直面している。 我々は、表現力と頑健さのバランスをとることのできる、人間のモーションキャプチャーの効果的な表現をどのように構築するかという根本的な課題に対処する。 本稿では,骨格関節と表面アンカーを明示的な運動幾何学的因子分解で統一した構造表現であるSparkleを提案する。 我々のフレームワークであるSparkleMotionは、幾何学的連続性と運動論的制約を埋め込んだ階層的なモジュールを通して、この表現を学習する。 外部表面形状から内部キネマティック構造を明示的に切り離すことにより、SparkleMotionは、精度だけでなく、厳しい領域シフト、ノイズ、閉塞の下での堅牢性と一般化において、最先端のパフォーマンスを達成する。 大規模な実験は、さまざまなセンサータイプにまたがる優位性を示し、現実のシナリオに挑戦する。

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