Ожившие жесты: 3D-реконструкция языка жестов с помощью DexAvatar

Автор: Денис Аветисян

Новый метод позволяет создавать реалистичные 3D-аватары, воспроизводящие язык жестов на основе анализа видеозаписи.

Разработанный конвейер DexAvatar, используя SMPLerX и HaMeR для первоначальной оценки поз тела и рук, уточняет эти оценки путем подгонки к двумерным ключевым точкам, минимизируя ошибку репроекции <span class="katex-eq" data-katex-display="false">\mathcal{L}_{\text{joint}}</span> для обнаруженных суставов <span class="katex-eq" data-katex-display="false">\mathcal{K}_{i}</span>. Для генерации правдоподобных артикуляций тела и рук, позы ограничиваются изученными многообразиями, где SignBPoser отображает латентное пространство тела <span class="katex-eq" data-katex-display="false">\zeta</span> в <span class="katex-eq" data-katex-display="false">\theta_{b}</span>, а SignHPoser отображает независимые латенты для левой и правой рук <span class="katex-eq" data-katex-display="false">\epsilon^{\ell}</span> и <span class="katex-eq" data-katex-display="false">\epsilon^{r}</span> в <span class="katex-eq" data-katex-display="false">\theta_{h}</span>, при этом биомеханические ограничения обеспечивают физически правдоподобную артикуляцию, создавая точные трехмерные модели жестов. — Разработанный конвейер DexAvatar, используя SMPLerX и HaMeR для первоначальной оценки поз тела и рук, уточняет эти оценки путем подгонки к двумерным ключевым точкам, минимизируя ошибку репроекции $\mathcal{L}_{\text{joint}}$ для обнаруженных суставов $\mathcal{K}_{i}$ . Для генерации правдоподобных артикуляций тела и рук, позы ограничиваются изученными многообразиями, где SignBPoser отображает латентное пространство тела $\zeta$ в $\theta_{b}$ , а SignHPoser отображает независимые латенты для левой и правой рук $\epsilon^{\ell}$ и $\epsilon^{r}$ в $\theta_{h}$ , при этом биомеханические ограничения обеспечивают физически правдоподобную артикуляцию, создавая точные трехмерные модели жестов.

DexAvatar использует биомеханические ограничения и параметрические модели тела для точной реконструкции жестов из монокулярного видео.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Воспроизведение реалистичных движений на основе видеозаписей жестового языка остается сложной задачей из-за ограниченности точных 3D-данных и проблем с автоматическим восстановлением позы. В данной работе, ‘DexAvatar: 3D Sign Language Reconstruction with Hand and Body Pose Priors’, представлен новый подход к реконструкции 3D-аватаров, воспроизводящих жестовый язык, основанный на использовании априорных знаний о строении тела и движении рук. Предложенная система DexAvatar демонстрирует значительное улучшение точности реконструкции (на 35.11% по сравнению с существующими методами) на общедоступном наборе данных SGNify. Сможет ли этот подход открыть новые возможности для создания более естественных и интуитивно понятных интерфейсов для общения с использованием жестового языка?

Улавливая Суть: Вызовы Трехмерного Воспроизведения Человеческой Позы

Восстановление трехмерной позы человека из видеоматериалов играет ключевую роль в развитии технологий виртуальной и дополненной реальности, а также автоматического перевода языка жестов. Однако, существующие методы часто сталкиваются с трудностями при фиксации тонких движений и обеспечении согласованности во времени. Традиционные алгоритмы, как правило, испытывают проблемы с точным определением положения суставов и плавностью переходов между кадрами, что приводит к неестественным и нереалистичным результатам. Особенно сложно зафиксировать сложные артикуляции, такие как движения кистей рук и пальцев, необходимые для точной интерпретации языка жестов, или деликатные изменения в мимике, влияющие на реалистичность виртуального аватара. Поэтому, разработка более совершенных методов реконструкции, способных улавливать мельчайшие нюансы и обеспечивать временную согласованность, остается актуальной задачей в области компьютерного зрения и графики.

Существующие методы трехмерной реконструкции человеческого тела зачастую требуют сложных технологических цепочек и дорогостоящего оборудования для захвата движения, что существенно ограничивает их применимость в реальных условиях и доступность для широкого круга пользователей. Традиционные системы, основанные на специальных камерах и датчиках, не всегда пригодны для использования в повседневной жизни или в условиях ограниченного бюджета. Это создает препятствия для развития приложений виртуальной и дополненной реальности, а также для создания систем, способных распознавать и интерпретировать язык жестов, что особенно важно для обеспечения инклюзивности и доступности информации для людей с нарушениями слуха. Разработка более простых, экономичных и эффективных методов трехмерной реконструкции является ключевой задачей для расширения возможностей применения этих технологий.

Воссоздание полного спектра человеческих движений, особенно тонких деталей рук и тела во время жестикуляции, представляет собой сложную задачу для современных систем. Особенную сложность вызывает фиксация нюансов, возникающих при использовании языка жестов, где даже незначительное отклонение в положении пальцев или корпуса может кардинально изменить значение. Существующие методы часто сталкиваются с трудностями при отслеживании быстрых и сложных движений, а также при поддержании временной согласованности, что приводит к неточностям и артефактам в реконструированном 3D-изображении. Достижение высокой точности и реалистичности в воссоздании этих движений имеет решающее значение для широкого спектра приложений, включая виртуальную и дополненную реальность, а также автоматический перевод языка жестов, что требует дальнейших исследований и разработки более совершенных алгоритмов.

Метод DexAvatar демонстрирует значительно более качественную реконструкцию 3D-модели человеческого тела и рук с реалистичными позами по сравнению с другими подходами на наборе данных SGNify.

DexAvatar: Принцип Оптимизации для Восстановления Движений

DexAvatar представляет собой оптимизационный фреймворк, предназначенный для реконструкции 3D аватаров, выполняющих жестовый язык, на основе данных из обычного монокулярного видео. В отличие от традиционных систем захвата движения, требующих дорогостоящего оборудования и специализированных студий, DexAvatar позволяет создавать реалистичные 3D-модели, используя только стандартную видеокамеру. Это делает технологию доступной для широкого круга пользователей и приложений, включая дистанционное обучение, разработку игровых персонажей и создание виртуальных ассистентов, поддерживающих жестовый язык. Фреймворк решает задачу реконструкции путем оптимизации параметров 3D-модели, чтобы соответствовать визуальным данным из видео, что позволяет воссоздать движения рук и тела с высокой точностью.

В основе DexAvatar лежит параметрическая модель человеческого тела SMPL-X, обеспечивающая детальное и реалистичное представление как поз тела, так и движений рук. SMPL-X позволяет генерировать 3D-модели с высокой степенью детализации, включая контроль над формой тела и позой. Использование параметрического подхода позволяет компактно представлять сложные движения, что снижает вычислительные затраты и упрощает процесс реконструкции. Модель SMPL-X определяет геометрию и кинематику тела, а также предоставляет параметры для управления формой и позой, что делает ее идеальной основой для реконструкции движений в задачах распознавания и синтеза жестового языка.

В основе DexAvatar лежит интеграция обученных априорных моделей — SignHPoser и SignBPoser. Эти модели, обученные на обширных данных видеозаписей жестового языка, позволяют захватить компактные латентные пространства для артикуляции пальцев и тела. SignHPoser специализируется на позиционировании кистей и пальцев, в то время как SignBPoser фокусируется на позах тела. Использование этих априорных моделей существенно повышает устойчивость и точность реконструкции, особенно в сложных или зашумленных видео, поскольку ограничивает пространство возможных решений, направляя процесс оптимизации в реалистичные области.

В рамках DexAvatar реализованы биомеханические ограничения, обеспечивающие физическую правдоподобность реконструируемых поз. Эти ограничения моделируют естественные пределы движения суставов и связей человеческого тела, предотвращая возникновение неестественных или анатомически невозможных конфигураций. В частности, алгоритм учитывает кинематические связи между различными частями тела, а также ограничения на углы сгибания и разгибания суставов. Это позволяет получать более реалистичные и правдоподобные анимации, избегая артефактов и повышая общее качество реконструкции жестов и движений.

Обученная на данных захвата движения модель SignHPrior позволяет DexAvatar генерировать более реалистичные и правдоподобные жесты, в отличие от исходных данных SGNiFy, часто характеризующихся некачественными положениями и формами рук.

Уточнение Реализма: Оптимизация и Временная Согласованность

DexAvatar использует процесс оптимизации, основанный на SMPLify-X, для точной подгонки реконструируемой 3D-позы к исходному видео. SMPLify-X представляет собой алгоритм, который позволяет минимизировать разницу между спроецированной 3D-моделью и 2D-видео, используя нелинейную оптимизацию. В рамках данного процесса происходит уточнение параметров позы, формы и других характеристик аватара таким образом, чтобы спроецированная модель максимально соответствовала наблюдаемым в видео данным. Это обеспечивает высокую точность соответствия между виртуальным аватаром и реальным движением, зафиксированным на видео.

Для обеспечения временной согласованности движений, DexAvatar использует функцию потерь, штрафующую резкие изменения позы между кадрами видео. Данная функция потерь вычисляет разницу в позах между последовательными кадрами и добавляет штраф в общую функцию потерь, если эта разница превышает определенный порог. Это способствует созданию более плавных и естественных движений, предотвращая рывки и неестественные переходы между кадрами, и обеспечивает визуальную непрерывность анимации аватара.

Эффективность DexAvatar подтверждена количественными и качественными оценками, демонстрирующими превосходство над современными методами в плане точности и реалистичности. В частности, DexAvatar превосходит SOTA-методы, такие как Neural Sign Actors, SGNify и EVA*, по показателю средней ошибки между вершинами (TR-V2V). Данный показатель $TR-V2V$ измеряет среднее расстояние между соответствующими вершинами реконструированной 3D-модели и целевой, предоставляя объективную метрику точности реконструкции позы. Результаты экспериментов демонстрируют снижение $TR-V2V$ по сравнению с конкурирующими системами, что указывает на более точную и детализированную реконструкцию движений.

DexAvatar опирается на достижения предшествующих работ, таких как EVA и SGNify, которые успешно применяют модель SMPL-X для реконструкции аватаров и восстановления мешей. Использование SMPL-X обеспечивает реалистичное представление человеческого тела и позволяет эффективно решать задачи, связанные с отслеживанием и анимацией. Данный подход демонстрирует прочную теоретическую и практическую базу, позволяющую DexAvatar использовать и совершенствовать существующие методы для достижения более высокой точности и реалистичности реконструкции.

В условиях размытия движения, DexAvatar обеспечивает сохранение компактной округлой конфигурации пальцев и точное определение контактов, в отличие от EVA\* и SGNify, которые приводят к искажениям, неверным определениям контактов и смещению тела в сложных случаях.

Расширение Возможностей и Перспективы Развития

Система DexAvatar открывает новые возможности для повышения доступности информации для людей с нарушениями слуха. Преобразуя жестовый язык в понятные трехмерные анимации в режиме реального времени, она преодолевает барьеры коммуникации, которые ранее казались непреодолимыми. Эта технология позволяет глухим и слабослышащим людям получать доступ к информации и участвовать в общении без необходимости знания языка жестов со стороны собеседника. Предполагается, что DexAvatar может быть использована в различных сферах, от образования и здравоохранения до повседневного общения, значительно улучшая качество жизни и способствуя инклюзии.

Разработанная платформа предоставляет широкие возможности для интеграции с технологиями виртуальной и дополненной реальности, открывая новые горизонты в области коммуникации и образования. Представьте себе интерактивные уроки жестового языка, где учащиеся могут практиковаться в общении с виртуальным аватаром, получая мгновенную обратную связь. В перспективе, данная технология способна создать иммерсивные среды для обучения, где сложные концепции, обычно труднодоступные для людей с нарушениями слуха, визуализируются в трехмерном пространстве. Кроме того, платформа может значительно улучшить возможности общения в виртуальных мирах, позволяя глухим и слабослышащим людям полноценно взаимодействовать с другими пользователями, преодолевая языковые барьеры и расширяя социальные связи.

Дальнейшие исследования направлены на повышение устойчивости системы к различным условиям окружающей среды и индивидуальным особенностям жестикуляции. Разработчики планируют усовершенствовать алгоритмы, чтобы они эффективно работали при изменяющемся освещении, различных углах обзора и при разных стилях исполнения жестового языка. Особое внимание уделяется интеграции дополнительных модальностей, таких как выражение лица и направление взгляда, поскольку эти невербальные сигналы существенно обогащают коммуникацию и позволяют более точно интерпретировать намерения говорящего. Учет этих факторов позволит создать действительно инклюзивную и естественную систему перевода жестового языка, расширяющую возможности общения для людей с нарушениями слуха.

Внедрение SignHPoser позволило добиться значительного повышения точности реконструкции движений в системе. Согласно проведенным исследованиям, использование данной технологии привело к снижению относительной погрешности до 3.2% для правой руки и до 1.3% для верхней части тела, измеряемому посредством показателей Mean Per-Joint Position Error (MPJPE) и Mean Per-Vertex Position Error (MPVPE). Данное улучшение является ключевым для обеспечения реалистичности и достоверности визуализации языка жестов, что, в свою очередь, повышает эффективность и удобство использования системы для глухих и слабослышащих пользователей. Повышенная точность реконструкции позволяет более корректно интерпретировать и воспроизводить сложные жесты, минимизируя искажения и обеспечивая более естественное взаимодействие.

В условиях гауссовского шума, DexAvatar демонстрирует стабильное сохранение реалистичной формы пальцев и корректного контакта, в то время как EVA\* выдает неправдоподобные искажения, а SGNify не может построить сетку в сложных сценариях из-за потери ключевых точек.

Исследование, представленное в статье, демонстрирует стремление к строгой детерминации в задаче реконструкции 3D-аватаров языка жестов. Авторы подчеркивают важность использования априорных знаний о биомеханике движений и структуре языка жестов для достижения корректных и точных результатов. Как отмечал Ян Лекун: «Машинное обучение — это математика, а не магия». Данный подход, акцентирующий внимание на математической точности и использовании априорных ограничений, соответствует принципу доказуемости алгоритмов, а не просто их работоспособности на тестовых данных. Применение параметрических моделей тела и оптимизационных алгоритмов позволяет построить систему, где каждое движение аватара является результатом строго определенного процесса, что критически важно для адекватного представления языка жестов.

Что дальше?

Представленный подход, хотя и демонстрирует определенный прогресс в реконструкции жестового языка, не решает фундаментальной проблемы: достоверной оценки неопределенности. Алгоритм, как и большинство его предшественников, склонен к изящной, но иллюзорной уверенности в своих предсказаниях. До тех пор, пока не будет разработана строгая метрика, способная количественно оценить вероятность ошибки в каждой позе, реконструкция останется, по сути, сложной интерполяцией, а не истинным пониманием. Истина проявляется не в кажущейся плавности аватара, а в способности алгоритма признать собственную неполноту.

Более того, зависимость от априорных моделей, пусть даже и специализированных для жестового языка, вводит скрытое предположение о универсальности этих моделей. Различные диалекты и индивидуальные особенности исполнения жестов остаются за рамками рассмотрения. Будущие исследования должны быть направлены на создание адаптивных систем, способных динамически обучаться и учитывать вариативность языка жестов, подобно тому, как человек усваивает нюансы речи.

Наконец, следует признать, что реконструкция аватара — лишь средство, а не цель. Истинное понимание жестового языка требует не просто визуализации движений, а анализа их семантики и прагматики. Поэтому, перспективные направления исследований должны быть направлены на интеграцию алгоритмов реконструкции с моделями обработки естественного языка и искусственным интеллектом, способным к рассуждению и интерпретации.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.21054.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-27 23:31