物理感知手部-物体交互去噪
计算机视觉与模式识别
2024-05-21 v1
摘要
重建手部-物体交互序列的可信度和实用性很大程度上取决于其物理可行性。然而，由于手部-物体交互期间的遮挡，物理可行性仍是纯视觉跟踪方法面临的具有挑战性的标准。为此，本文提出一种新型物理感知手部运动去噪方法。具体而言，我们引入两个学习损失项，显式地捕捉两种关键的物理可行性方面：握持可信度和操作可行性。这些损失项用于训练物理感知去噪网络。定性和定量实验表明，我们的方法显著改善了细粒度的物理可行性和整体姿态精度，超越了当前的SOTA去噪方法。
引用
@article{arxiv.2405.11481,
title = {Physics-aware Hand-object Interaction Denoising},
author = {Haowen Luo and Yunze Liu and Li Yi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.11481},
year = {2024}
}