English(EN) StableHand: Quality-Aware Flow Matching for World-Space Dual-Hand Motion Estimation from Egocentric Video

StableHand框架增强了从主观视角视频进行的双手运动估计

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-27 04:00

研究人员开发了StableHand，一个用于从主观视角视频估计世界空间双手法运动的新框架。该方法通过将每帧的可靠性信号纳入流匹配过程，解决了手离开相机视野和严重遮挡等挑战。StableHand利用一个学习到的质量网络将手部观测质量分解为两只手的平移和关节运动，使其能够保留高质量的观测，同时利用双手法运动先验来重建不可靠的观测。在HOT3D和ARCTIC基准上的实验表明，StableHand的性能显著优于现有方法，在重度遮挡的序列中，W-MPJPE降低了20-25%。 AI

影响通过实现从主观视角视频进行更精确的手部运动跟踪和抓取姿态指定，改进了机器人策略学习。

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arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Huajian Zeng, Chaohua Yao, Yuantai Zhang, Jiaqi Yang, Rolandos Alexandros Potamias, Xingxing Zuo · 2026-10-27 04:00

StableHand: 质量感知流匹配用于从单目视频进行世界空间双手运动估计

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