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【I’M HOI: Inertia-aware Monocular Capture of 3D Human-Object Interactions】

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我们生活在一个被具有丰富感知能力的多样化和"智能"设备所包围的世界中。方便地捕捉我们人类与这些物体之间的相互作用仍然意义深远。在本文中，我们提出了一种单目方案I ' mHOI，它可以在一种新的环境中准确地捕获人和物体的三维运动：使用少量的RGB相机和物体安装的惯性测量单元( IMU )。它结合了一般的运动推断和类别感知细化。对于前者，我们介绍了一种整体的人-物体跟踪方法，将IMU信号和RGB流进行融合，逐步恢复人体运动和随后的伴随物体运动。对于后者，我们定制了一个类别感知的运动扩散模型，该模型以原始IMU观测值和上一阶段在过参数化表示下的结果为条件。它显著地细化了初始结果，并生成了栩栩如生的身体、手和物体运动。此外，我们贡献了一个包含真实的人和物体运动、稠密的RGB输入和丰富的物体安装的IMU测量的大型数据集。大量实验证明了I' m-HOI在混合捕获场景下的有效性。

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