Event-based Egocentric Human Pose Estimation in Dynamic Environment

📄 arXiv: 2505.22007v1 📥 PDF

作者: Wataru Ikeda, Masashi Hatano, Ryosei Hara, Mariko Isogawa

分类: cs.CV

发布日期: 2025-05-28

备注: Accepted at ICIP 2025, Project Page: https://wataru823.github.io/D-EventEgo/

💡 一句话要点

提出D-EventEgo框架，解决动态环境下基于事件相机的自中心人体姿态估计问题

🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)

关键词: 事件相机 人体姿态估计 自中心视觉 动态环境 运动分割

📋 核心要点

  1. 现有基于RGB相机的自中心人体姿态估计方法在低光照或运动模糊环境下表现不佳，而事件相机具有解决这些问题的潜力。
  2. D-EventEgo框架的核心思想是先估计头部姿态，再以此为条件生成身体姿态，从而实现基于事件相机的自中心人体姿态估计。
  3. 实验结果表明，在动态环境中，D-EventEgo框架在多个评估指标上优于基线方法，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新的任务，即使用安装在头部的朝前事件相机进行人体姿态估计，并为此任务提出了首个框架D-EventEgo。该方法首先估计头部姿态，然后将其作为条件来生成身体姿态。为了提高头部姿态估计的准确性，特别是当动态物体与背景事件混合时，引入了运动分割模块来移除动态物体并提取背景信息。在基于EgoBody合成的事件数据集上的大量实验表明，在动态环境中，该方法在五项评估指标中的四项上优于基线方法。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决动态环境下，使用头戴式事件相机进行自中心人体姿态估计的问题。现有基于RGB相机的方法在光照不足或快速运动时性能下降，而事件相机对这些情况具有更强的鲁棒性。然而，直接利用事件相机进行人体姿态估计仍然是一个挑战，尤其是在动态环境中，前景运动物体会干扰姿态估计。

核心思路：论文的核心思路是分阶段进行姿态估计。首先，估计头部姿态，因为头部运动相对稳定，且包含较多姿态信息。然后，将头部姿态作为条件，用于生成身体姿态。为了提高头部姿态估计的准确性，特别是在动态环境中，引入运动分割模块来区分背景和前景运动物体。

技术框架：D-EventEgo框架包含以下主要模块：1) 事件数据输入模块，负责接收事件流；2) 头部姿态估计模块，利用事件数据估计头部姿态；3) 运动分割模块，用于分割动态物体和背景；4) 身体姿态生成模块，以头部姿态为条件，生成身体姿态。整个流程是先进行运动分割，然后利用分割后的事件数据进行头部姿态估计，最后生成身体姿态。

关键创新：该论文的关键创新在于：1) 提出了基于事件相机的自中心人体姿态估计这一新任务；2) 设计了D-EventEgo框架，这是首个针对该任务的解决方案；3) 引入了运动分割模块，用于提高动态环境下的头部姿态估计准确性。与现有方法相比，D-EventEgo直接利用事件数据，无需依赖RGB图像，因此对光照和运动更具鲁棒性。

关键设计：运动分割模块的具体实现细节未知，论文中没有详细描述其网络结构或损失函数。头部姿态估计和身体姿态生成模块的具体网络结构也未知。论文中提到使用了EgoBody数据集生成了合成事件数据，但没有详细说明合成过程和参数设置。这些细节需要参考论文原文或补充材料。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，在动态环境中，D-EventEgo框架在五项评估指标中的四项上优于基线方法。这表明该方法在动态环境下具有较好的鲁棒性和准确性。具体的性能提升幅度未知，需要参考论文原文。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于运动分析、虚拟现实/增强现实(VR/AR)以及可穿戴设备的人工智能等领域。例如，在运动训练中，可以利用该技术分析运动员的动作姿态，提供个性化的指导。在VR/AR应用中，可以实现更自然的交互体验。在可穿戴设备中，可以用于健康监测和跌倒检测等。

📄 摘要（原文）

Estimating human pose using a front-facing egocentric camera is essential for applications such as sports motion analysis, VR/AR, and AI for wearable devices. However, many existing methods rely on RGB cameras and do not account for low-light environments or motion blur. Event-based cameras have the potential to address these challenges. In this work, we introduce a novel task of human pose estimation using a front-facing event-based camera mounted on the head and propose D-EventEgo, the first framework for this task. The proposed method first estimates the head poses, and then these are used as conditions to generate body poses. However, when estimating head poses, the presence of dynamic objects mixed with background events may reduce head pose estimation accuracy. Therefore, we introduce the Motion Segmentation Module to remove dynamic objects and extract background information. Extensive experiments on our synthetic event-based dataset derived from EgoBody, demonstrate that our approach outperforms our baseline in four out of five evaluation metrics in dynamic environments.