EventEgo3D: 3D Human Motion Capture from Egocentric Event Streams

📄 arXiv: 2404.08640v1 📥 PDF

作者: Christen Millerdurai, Hiroyasu Akada, Jian Wang, Diogo Luvizon, Christian Theobalt, Vladislav Golyanik

分类: cs.CV

发布日期: 2024-04-12

备注: 14 pages, 11 figures and 6 tables; project page: https://4dqv.mpi-inf.mpg.de/EventEgo3D/; Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2024

💡 一句话要点

提出EventEgo3D以解决单目事件相机下的3D人类动作捕捉问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 3D动作捕捉 事件相机 自视角 实时更新 高精度重建

📋 核心要点

  1. 现有的3D人类动作捕捉方法在低光照和快速运动条件下表现不佳，限制了其在头戴设备中的应用。
  2. 本文提出了一种新方法EventEgo3D，利用自视角单目事件相机捕捉3D人类动作，克服了传统方法的局限性。
  3. 实验结果表明，EE3D在多种挑战性场景中展现出优越的3D重建精度，实时更新速率达到140Hz。

📝 摘要（中文）

单目自视角3D人类动作捕捉是一个具有挑战性的研究问题。现有方法依赖同步的视觉传感器（如RGB相机），在低光照和快速运动下常常失败，这在许多涉及头戴设备的应用中受到限制。为此，本文提出了一个新问题，即利用鱼眼镜头的自视角单目事件相机进行3D人类动作捕捉，并提出了首个解决方案EventEgo3D（EE3D）。事件流具有高时间分辨率，能够在高速人类运动和快速变化的光照条件下提供可靠的3D动作捕捉线索。EE3D框架专门针对事件流的LNES表示进行学习，确保高精度的3D重建。我们还设计了一个移动头戴设备原型，并记录了包含事件观测和真实3D人类姿态的数据集。EE3D在各种挑战性实验中表现出优越的3D准确性和鲁棒性，支持高达140Hz的实时3D姿态更新速率。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决利用自视角单目事件相机进行3D人类动作捕捉的问题。现有方法在低光照和快速运动下常常失效，限制了其应用场景。

核心思路：论文提出的EventEgo3D框架利用事件流的高时间分辨率，能够在动态光照和快速运动条件下提供可靠的3D动作捕捉线索，克服了传统RGB相机的不足。

技术框架：EE3D框架包括事件流的LNES表示学习模块、3D重建模块和实时姿态更新模块，整体流程从事件流输入到3D姿态输出，确保高精度和实时性。

关键创新：最重要的创新点在于首次将自视角单目事件相机应用于3D人类动作捕捉，利用事件流的特性实现高精度重建，与现有方法相比具有本质区别。

关键设计：EE3D采用特定的损失函数来优化3D重建精度，并设计了适合事件流特性的网络结构，确保在复杂场景下的鲁棒性和准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，EventEgo3D在多种挑战性场景中表现出优越的3D重建精度，相较于现有解决方案，准确性显著提升，并且支持高达140Hz的实时姿态更新速率，展示了其在实际应用中的潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括虚拟现实、增强现实、运动分析和人机交互等。通过提供高精度的3D人类动作捕捉，EventEgo3D能够在实时监测和交互中发挥重要作用，推动相关技术的发展与应用。

📄 摘要（原文）

Monocular egocentric 3D human motion capture is a challenging and actively researched problem. Existing methods use synchronously operating visual sensors (e.g. RGB cameras) and often fail under low lighting and fast motions, which can be restricting in many applications involving head-mounted devices. In response to the existing limitations, this paper 1) introduces a new problem, i.e., 3D human motion capture from an egocentric monocular event camera with a fisheye lens, and 2) proposes the first approach to it called EventEgo3D (EE3D). Event streams have high temporal resolution and provide reliable cues for 3D human motion capture under high-speed human motions and rapidly changing illumination. The proposed EE3D framework is specifically tailored for learning with event streams in the LNES representation, enabling high 3D reconstruction accuracy. We also design a prototype of a mobile head-mounted device with an event camera and record a real dataset with event observations and the ground-truth 3D human poses (in addition to the synthetic dataset). Our EE3D demonstrates robustness and superior 3D accuracy compared to existing solutions across various challenging experiments while supporting real-time 3D pose update rates of 140Hz.