The Invisible EgoHand: 3D Hand Forecasting through EgoBody Pose Estimation
作者: Masashi Hatano, Zhifan Zhu, Hideo Saito, Dima Damen
分类: cs.CV
发布日期: 2025-04-11
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出EgoH4以解决手部姿态预测中的可见性限制问题
🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)
关键词: 手部姿态预测 自我中心视频 扩散变换器 全身姿态信息 运动预测 人机交互 虚拟现实 增强现实
📋 核心要点
- 现有方法仅在手部可见时进行位置预测，无法处理视野外的手部运动，限制了应用场景。
- 本文提出EgoH4，通过自我中心视频和全身姿态信息，预测双手的3D轨迹和姿态，克服了可见性限制。
- 在Ego-Exo4D数据集上，EgoH4在手部轨迹和姿态预测方面分别提高了3.4cm和5.1cm，显示出显著的性能提升。
📝 摘要（中文）
从自我中心的视角预测手部运动和姿态对于理解人类意图至关重要。然而，现有方法仅关注于可见范围内的手部位置预测，忽略了在视野之外的手部位置推断。本文提出了一种新方法，通过自我中心视频预测双手的3D轨迹和姿态，采用了一种基于扩散的变换器架构EgoH4，输入观察序列和相机姿态，预测相机佩戴者双手的未来3D运动和姿态。我们利用全身姿态信息，使其他关节对手部运动提供约束，并引入了去噪手部和身体关节的机制，以及手关节的可见性预测器和3D到2D重投影损失。EgoH4在Ego-Exo4D数据集上进行评估，训练156K序列，评估34K序列，手部轨迹预测的ADE和手部姿态预测的MPJPE分别提高了3.4cm和5.1cm。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决从自我中心视角预测手部运动和姿态时的可见性限制问题。现有方法仅在手部可见的情况下进行预测，无法推断视野外的手部位置，导致理解人类意图的能力受限。
核心思路：论文提出了一种新的预测方法EgoH4，结合自我中心视频和全身姿态信息，能够在手部可见和不可见的情况下进行3D轨迹和姿态的预测。通过引入其他关节的约束，增强了手部运动的预测精度。
技术框架：EgoH4采用基于扩散的变换器架构，输入为观察序列和相机姿态，输出为双手的未来3D运动和姿态。主要模块包括手部和身体关节的去噪、可见性预测器以及3D到2D重投影损失。
关键创新：EgoH4的核心创新在于能够在手部不可见的情况下进行有效的运动和姿态预测，利用全身姿态信息提供约束，显著提升了预测的准确性。
关键设计：在设计中，采用了去噪机制来处理手部和身体关节的噪声，同时引入了可见性预测器来判断手关节的可见性，并使用3D到2D重投影损失来最小化可见情况下的预测误差。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
EgoH4在Ego-Exo4D数据集上的实验结果显示，手部轨迹预测的平均距离误差（ADE）提高了3.4cm，手部姿态预测的平均关节位置误差（MPJPE）提高了5.1cm，显著优于基线方法，验证了其有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括虚拟现实、增强现实和人机交互等场景，能够提升系统对用户意图的理解能力，进而改善用户体验。未来，该方法还可以扩展到其他领域，如机器人操作和智能监控等，具有广泛的实际价值。
📄 摘要（原文）
Forecasting hand motion and pose from an egocentric perspective is essential for understanding human intention. However, existing methods focus solely on predicting positions without considering articulation, and only when the hands are visible in the field of view. This limitation overlooks the fact that approximate hand positions can still be inferred even when they are outside the camera's view. In this paper, we propose a method to forecast the 3D trajectories and poses of both hands from an egocentric video, both in and out of the field of view. We propose a diffusion-based transformer architecture for Egocentric Hand Forecasting, EgoH4, which takes as input the observation sequence and camera poses, then predicts future 3D motion and poses for both hands of the camera wearer. We leverage full-body pose information, allowing other joints to provide constraints on hand motion. We denoise the hand and body joints along with a visibility predictor for hand joints and a 3D-to-2D reprojection loss that minimizes the error when hands are in-view. We evaluate EgoH4 on the Ego-Exo4D dataset, combining subsets with body and hand annotations. We train on 156K sequences and evaluate on 34K sequences, respectively. EgoH4 improves the performance by 3.4cm and 5.1cm over the baseline in terms of ADE for hand trajectory forecasting and MPJPE for hand pose forecasting. Project page: https://masashi-hatano.github.io/EgoH4/