本研究は、2つのスマートウォッチとヘッドマウントカメラを使った軽量で手頃な価格のモーションキャプチャ手法を提案している。従来のアプローチでは6つ以上の高度なIMUデバイスが必要だったが、本手法は非常にコストパフォーマンスが高く、誰でも手軽に利用できるようにする。
センサ入力の極端な疎さと曖昧さを克服するために、ヘッドマウントカメラから得られる6次元ヘッドポーズを動作推定に統合する。広範囲の屋内外シーンでのキャプチャを可能にするため、フロアレベルの変化を追跡・更新するアルゴリズムと、マルチステージのTransformer回帰モジュールを提案する。さらに、エゴセントリックな画像の視覚的手がかりを活用して、動作キャプチャの品質を向上させ、曖昧さを低減する新しい戦略を紹介する。
複雑な屋外環境や日常的な動作、物体との相互作用、複数人の社会的相互作用など、様々な困難なシナリオでの性能を実証する。
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