GraphiContact：面向交互系统的姿态感知人-场景鲁棒接触感知
计算机视觉与模式识别
2026-03-24 v1 图形学
摘要
单目顶点级人-场景接触预测是助育监控、具身 AI 和康复分析等交互系统的基础能力。本文我们在单图像 3D 人体网格重建的基础上联合研究此任务，利用重建的身体几何结构作为接触推理的框架。现有方法要么专注于接触预测而未充分利用显式 3D 人体先验，要么强调姿态/网格重建而未直接优化鲁棒的顶点级接触推理（面对遮挡和感知噪声）。为此，我们提出 GraphiContact 框架，利用来自两个预训练 Transformer 编码器的互补人体先验，进行姿态感知的网格上逐顶点人-场景接触预测。为提高现实场景下的鲁棒性，我们进一步引入单图像多推断不确定性 (SIMU) 训练策略，采用 token 级别的自适应路由，在训练期间模拟遮挡和噪声观测，同时保持测试时单分支推理的效率。在五个基准数据集上的实验表明，GraphiContact 在接触预测和 3D 人体重建方面均实现一致提升。我们的基于 GraphiContact 方法的代码，提供了全面的 3D 人体重建和交互分析功能，将在 https://github.com/Aveiro-Lin/GraphiContact 公开。
引用
@article{arxiv.2603.20310,
title = {GraphiContact: Pose-aware Human-Scene Robust Contact Perception for Interactive Systems},
author = {Xiaojian Lin and Yaomin Shen and Junyuan Ma and Yujie Sun and Chengqing Bu and Wenxin Zhang and Zongzheng Zhang and Hao Fei and Lei Jin and Hao Zhao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.20310},
year = {2026}
}
备注
15 pages, 9 figures, Accepted at ICME 2026