HMP: Hand Motion Priors for Pose and Shape Estimation from Video
作者: Enes Duran, Muhammed Kocabas, Vasileios Choutas, Zicong Fan, Michael J. Black
分类: cs.CV
发布日期: 2023-12-27
期刊: WACV 2024
💡 一句话要点
提出基于手部运动先验的HMP模型，用于视频中的手部姿态和形状估计。
🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)
关键词: 手部姿态估计 3D手部重建 运动先验 视频分析 遮挡处理
📋 核心要点
- 现有方法在复杂场景（如遮挡）下的手部姿态估计精度不足，且缺乏足够大的真实视频数据集进行训练。
- 利用AMASS数据集训练手部运动先验，并将其融入到基于视频的手部姿态估计的潜在优化框架中。
- 实验表明，该方法在遮挡场景下性能显著提升，并能产生时间上一致的稳定结果，优于单帧方法。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种基于手部运动先验（HMP）的视频手部姿态和形状估计方法。由于手部具有高度的灵活性、频繁的遮挡和快速的运动，精确的3D手部姿态估计极具挑战。虽然视频提供了有用的线索，但现有的视频手部数据集不足以训练能够泛化到真实场景的前馈模型。因此，本文利用包含大量高质量手部运动的AMASS数据集，训练了一个生成式的手部运动先验。该先验被用于基于视频的3D手部运动估计，采用了一种潜在优化方法。实验结果表明，该方法显著提高了性能，尤其是在遮挡场景中，并产生了稳定、时间一致的结果，优于传统的单帧方法。在HO3D和DexYCB数据集上的定性和定量评估验证了该方法的有效性，特别是在HO3D的遮挡子集上。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决视频中手部姿态和形状的精确估计问题。现有方法在处理手部高自由度、自遮挡、快速运动以及数据不足等挑战时表现不佳，尤其是在遮挡情况下，鲁棒性较差。
核心思路：核心在于利用大规模人体运动捕捉数据集（AMASS）学习一个手部运动的先验知识。通过将这个先验知识融入到视频手部姿态估计中，可以约束手部运动的合理性，从而提高估计的准确性和鲁棒性，尤其是在遮挡等困难情况下。
技术框架：整体框架采用潜在优化方法。首先，利用视频帧提取手部特征。然后，将这些特征输入到潜在空间中，结合手部运动先验进行优化，得到最终的手部姿态和形状估计结果。该框架包含特征提取模块、潜在空间优化模块和手部运动先验模块。
关键创新：最关键的创新在于引入了手部运动先验。与现有方法主要依赖视觉信息不同，该方法利用了从大规模运动捕捉数据中学到的手部运动规律，从而在视觉信息不足时也能进行合理的估计。这使得该方法在遮挡等情况下具有更强的鲁棒性。
关键设计：手部运动先验通过生成模型实现，该模型在AMASS数据集上进行训练，学习手部运动的潜在空间表示。潜在空间优化过程采用迭代优化算法，结合视觉特征和手部运动先验，逐步优化手部姿态和形状参数。损失函数包括视觉重构损失、先验约束损失和时间一致性损失。
📊 实验亮点
该方法在HO3D和DexYCB数据集上进行了评估，并在HO3D的遮挡子集上取得了显著的性能提升。实验结果表明，该方法在遮挡场景下的手部姿态估计精度明显优于现有方法，并且能够产生时间上一致的稳定结果。具体性能数据在论文中给出。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于人机交互、虚拟现实、增强现实、手语识别、康复医学等领域。精确的手部姿态估计能够提升人机交互的自然性和效率，为虚拟环境中的手部操作提供更真实的用户体验，并为手语识别和康复训练提供技术支持。
📄 摘要（原文）
Understanding how humans interact with the world necessitates accurate 3D hand pose estimation, a task complicated by the hand's high degree of articulation, frequent occlusions, self-occlusions, and rapid motions. While most existing methods rely on single-image inputs, videos have useful cues to address aforementioned issues. However, existing video-based 3D hand datasets are insufficient for training feedforward models to generalize to in-the-wild scenarios. On the other hand, we have access to large human motion capture datasets which also include hand motions, e.g. AMASS. Therefore, we develop a generative motion prior specific for hands, trained on the AMASS dataset which features diverse and high-quality hand motions. This motion prior is then employed for video-based 3D hand motion estimation following a latent optimization approach. Our integration of a robust motion prior significantly enhances performance, especially in occluded scenarios. It produces stable, temporally consistent results that surpass conventional single-frame methods. We demonstrate our method's efficacy via qualitative and quantitative evaluations on the HO3D and DexYCB datasets, with special emphasis on an occlusion-focused subset of HO3D. Code is available at https://hmp.is.tue.mpg.de