....................................... Fångar händer och kroppar tillsammans. Beige: rå 4D-avsökning. Rosa: återhämtad form och pose med hjälp av vår modell av händer och kroppar interagerar tillsammans (SMPL+H). För att hantera buller och saknade data utvecklar vi en ny handmodell som heter MANO (handmodell med artikulerad och icke-rigid defOrmations) och kombinerar den med en parameteriserad 3D-kroppsmodell (SMPL). Denna kombination möjliggör naturlig prestanda fånga även under kraftigt bullriga mätningar. Människor flyttar samman sina händer och kroppar för att kommunicera och lösa uppgifter. Fånga och replikera sådan samordnad aktivitet är avgörande för virtuella tecken som beter sig realistiskt. Förvånansvärt nog behandlar de flesta metoder 3D-modellering och spårning av kroppar och händer separat. Här formulerar vi en modell av händer och kroppar som interagerar tillsammans och passar den till fullkropps 4D-sekvenser. När man skannar eller fångar hela kroppen i 3D, händer är små och ofta delvis ocluded, vilket gör deras form och utgör svårt att återhämta sig. För att klara av lågupplösning, ocklusion och buller utvecklar vi en ny modell som heter MANO (handmodell med artikulerad och icke-rigid defOrmations). Mano lär sig från omkring 1000 högupplösta 3D-skanningar av händer på 31 ämnen i en mängd olika handposer. Modellen är realistisk, lågdimensionell, fångar icke-rigid form förändringar med pose, är kompatibel * Båda författarna bidrog lika till tidningen † Denna forskning utfördes av JR på MPI for Intelligent Systems. Författarens e-postadresser: javier.romero@bodylabs.com; {dtzionas, black}@tue.mpg.de. Tillstånd att göra digitala eller papperskopior av delar eller allt detta arbete för personligt bruk eller klassrum beviljas utan avgift, förutsatt att kopiorna inte görs eller distribueras för vinst eller kommersiella fördelar och att kopiorna är försedda med detta meddelande och den fullständiga hänvisningen på första sidan. Upphovsrätt till tredje parts delar av detta arbete måste hedras. För all annan användning, kontakta ägaren/författarna. med vanliga grafikpaket, och kan passa alla mänskliga händer. MANO ger en kompakt kartläggning från hand poser för att posera blandning form korrigeringar och ett linjärt mångfald av pose synergier. Vi fäster MANO till en standardparameteriserad 3D kroppsformsmodell (SMPL), vilket resulterar i en helt ledad kropp och handmodell (SMPL+H). Vi illustrerar SMPL+H genom att montera komplexa, naturliga aktiviteter av objekt fångas med en 4D-scanner. Monteringen är helt automatisk och resulterar i fullkroppsmodeller som rör sig naturligt med detaljerade handrörelser och en realism som inte tidigare setts i fullkroppsprestandafångst. Modellerna och uppgifterna är fritt tillgängliga för forskningsändamål på
I synnerhet förlängde REF nyligen SMPL genom att integrera en lärd handmodell med artikulerad och icke-rigid defOrmations (MANO).
Embodied hands: modeling and capturing hands and bodies together
{'venue': 'TOGS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}