Human Motion Prediction via Test-domain-aware Adaptation with Easily-available Human Motions Estimated from Videos

📄 arXiv: 2505.07301v2 📥 PDF

作者: Katsuki Shimbo, Hiromu Taketsugu, Norimichi Ukita

分类: cs.CV

发布日期: 2025-05-12 (更新: 2025-05-13)

备注: 5 pages, 4 figures

💡 一句话要点

提出基于视频估计人体运动的领域自适应方法，提升人体运动预测性能

🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 人体运动预测 领域自适应 视频姿态估计 3D运动重建 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有3D人体运动预测模型依赖昂贵的动作捕捉数据，数据多样性受限，泛化能力不足。
  2. 该论文提出利用易获取的视频数据，通过姿态估计和转换，生成动作捕捉风格的3D运动数据，用于模型训练。
  3. 实验结果表明，该方法能够有效提升人体运动预测模型在测试领域的性能，具有显著的定量和定性提升。

📝 摘要（中文）

在3D人体运动预测（HMP）中，传统方法使用昂贵的动作捕捉数据训练HMP模型。然而，这种动作捕捉数据的数据收集成本限制了数据的多样性，导致对未见过的运动或对象的泛化能力较差。为了解决这个问题，本文提出通过使用从容易获得的视频中估计的姿势进行额外的学习来增强HMP。通过我们的流程，从单目视频估计的2D姿势被仔细地转换为动作捕捉风格的3D运动。通过使用获得的运动进行额外的学习，HMP模型适应测试领域。实验结果证明了我们方法的定量和定性影响。

🔬 方法详解

问题定义：现有的人体运动预测（HMP）模型依赖于昂贵的动作捕捉数据进行训练，这限制了训练数据的多样性，导致模型在面对未见过的运动或对象时泛化能力较差。因此，如何利用更容易获取的数据（如视频）来提升HMP模型的泛化能力是一个关键问题。

核心思路：该论文的核心思路是利用容易获取的视频数据，通过姿态估计将视频中的2D人体姿势转换为3D运动，并将其作为额外的训练数据来增强HMP模型。通过这种方式，模型可以学习到更多样化的运动模式，从而提升其在测试领域的泛化能力。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 从单目视频中估计2D人体姿势；2) 将估计的2D姿势转换为动作捕捉风格的3D运动；3) 使用转换后的3D运动数据对HMP模型进行额外的训练，使其适应测试领域。整体流程是从易获取的视频数据到增强的HMP模型。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一种利用视频数据增强HMP模型的方法。与传统方法直接依赖动作捕捉数据不同，该方法通过姿态估计和转换，将视频数据转化为可用的3D运动数据，从而扩展了训练数据的来源，提升了模型的泛化能力。

关键设计：论文中一个关键的设计是将从视频中估计的2D姿势转换为动作捕捉风格的3D运动。具体的转换方法和流程在论文中应该有详细描述（未知）。此外，用于额外训练的损失函数和网络结构等细节也会影响最终的性能（未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过实验验证了该方法的有效性，结果表明，利用视频数据进行额外训练可以显著提升HMP模型在测试领域的性能。具体的性能数据和对比基线需要在论文中查找（未知），但摘要中明确指出实验结果证明了该方法的定量和定性影响。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于虚拟现实、增强现实、游戏、动画制作、运动分析、监控系统等领域。通过提升人体运动预测的准确性和泛化性，可以改善人机交互体验，提高运动分析的精度，并为智能监控提供更可靠的依据。未来，该方法有望应用于更广泛的场景，例如自动驾驶中的行人行为预测。

📄 摘要（原文）

In 3D Human Motion Prediction (HMP), conventional methods train HMP models with expensive motion capture data. However, the data collection cost of such motion capture data limits the data diversity, which leads to poor generalizability to unseen motions or subjects. To address this issue, this paper proposes to enhance HMP with additional learning using estimated poses from easily available videos. The 2D poses estimated from the monocular videos are carefully transformed into motion capture-style 3D motions through our pipeline. By additional learning with the obtained motions, the HMP model is adapted to the test domain. The experimental results demonstrate the quantitative and qualitative impact of our method.