MS-MANO: Enabling Hand Pose Tracking with Biomechanical Constraints

📄 arXiv: 2404.10227v1 📥 PDF

作者: Pengfei Xie, Wenqiang Xu, Tutian Tang, Zhenjun Yu, Cewu Lu

分类: cs.CV, cs.RO

发布日期: 2024-04-16

备注: 11 pages, 5 figures; CVPR 2024

💡 一句话要点

提出MS-MANO以解决手势追踪中的生理约束问题

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

关键词: 手势追踪 生理约束 肌肉骨骼系统 多层感知器 姿态优化 计算机视觉 人工智能

📋 核心要点

  1. 现有手势追踪模型多为简化的关节驱动系统，导致生成的手部运动不够自然，缺乏生理合理性。
  2. 本研究提出MS-MANO模型，结合肌肉骨骼系统与可学习的手部模型，模拟生理动态，增强手部运动的真实性。
  3. 实验结果显示，MS-MANO在准确性上优于MyoSuite，BioPR在两个大型公共数据集上表现出色，显著提升了姿态估计的质量。

📝 摘要（中文）

本研究提出了一种新颖的学习框架，用于视觉手部动态分析，考虑了手部运动的生理特性。现有模型通常简化为关节驱动系统，导致产生不自然的运动。为了解决这一问题，我们将肌肉骨骼系统与可学习的参数化手部模型MANO相结合，创建了新模型MS-MANO。该模型模拟肌肉和肌腱的动态，施加生理上合理的扭矩轨迹约束。此外，我们提出了一种基于仿真的姿态优化框架BioPR，通过多层感知器网络对初始估计姿态进行优化。我们对MS-MANO的准确性及BioPR的有效性进行了评估，结果表明我们的方法在定量和定性上均显著优于基线方法。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决现有手势追踪模型在生成自然手部运动时的生理约束不足问题。现有方法往往简化为关节驱动系统，导致运动不够真实。

核心思路：我们提出的MS-MANO模型通过结合肌肉骨骼系统与可学习的手部模型MANO，模拟肌肉和肌腱的动态，施加生理合理的扭矩轨迹约束，从而生成更自然的手部运动。

技术框架：整体架构包括MS-MANO模型和BioPR优化框架。MS-MANO负责生成手部运动，BioPR则通过多层感知器网络对初始姿态进行优化，提升估计精度。

关键创新：MS-MANO模型的创新在于将生理学约束引入手部运动生成中，显著提高了运动的自然性和真实感，与传统方法相比，增加了生理合理性。

关键设计：在模型设计中，我们设置了特定的损失函数以平衡生成的运动与生理约束，同时采用多层感知器网络进行姿态优化，以确保最终输出的姿态更加准确和自然。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，MS-MANO在准确性上相较于MyoSuite有显著提升，BioPR在两个大型公共数据集上的表现也优于两种最新的先进方法，定量和定性均有明显改进，展示了我们方法的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括虚拟现实、增强现实、手势识别和人机交互等。通过提供更自然的手部运动模拟，MS-MANO可以提升用户体验，并在机器人操作和医疗康复等领域具有重要的实际价值和影响。

📄 摘要（原文）

This work proposes a novel learning framework for visual hand dynamics analysis that takes into account the physiological aspects of hand motion. The existing models, which are simplified joint-actuated systems, often produce unnatural motions. To address this, we integrate a musculoskeletal system with a learnable parametric hand model, MANO, to create a new model, MS-MANO. This model emulates the dynamics of muscles and tendons to drive the skeletal system, imposing physiologically realistic constraints on the resulting torque trajectories. We further propose a simulation-in-the-loop pose refinement framework, BioPR, that refines the initial estimated pose through a multi-layer perceptron (MLP) network. Our evaluation of the accuracy of MS-MANO and the efficacy of the BioPR is conducted in two separate parts. The accuracy of MS-MANO is compared with MyoSuite, while the efficacy of BioPR is benchmarked against two large-scale public datasets and two recent state-of-the-art methods. The results demonstrate that our approach consistently improves the baseline methods both quantitatively and qualitatively.