在三维场景中合成长期三维人体运动与交互
计算机视觉与模式识别
2021-06-15 v2
摘要
合成三维人体运动在许多图形应用及理解人类活动中发挥重要作用。尽管在生成逼真自然的人体运动方面已有诸多努力，多数方法忽视了建模人与场景交互及可供性（affordance）的重要性。另一方面，可供性推理（如站在地面或坐在椅子上）主要基于静态人体姿态与手势研究，极少与人体运动结合探讨。本文提出桥接人体运动合成与场景可供性推理。我们提出一分层生成框架，以三维场景结构为条件合成长期三维人体运动。基于此框架，我们进一步通过优化施加人体网格与场景点云间的多重几何约束以改善逼真合成。我们的实验表明，在场景中生成自然且物理合理的人体运动方面，相较先前方法取得显著改进。
引用
@article{arxiv.2012.05522,
title = {Synthesizing Long-Term 3D Human Motion and Interaction in 3D Scenes},
author = {Jiashun Wang and Huazhe Xu and Jingwei Xu and Sifei Liu and Xiaolong Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.05522},
year = {2021}
}