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Dynhor+: Progressive Pose–Shape Optimization for Dynamic Hand-Held Object Reconstruction
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PRE
AI
DOI：10.1109/tcsvt.2026.3724931.png)
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摘要
En 中文
我们介绍Dynhor+，一种渐进式三阶段姿态-形状优化框架，用于从单目RGB视频中重建高保真3D手持刚性物体。这项任务极具挑战性，因为存在手-物体遮挡、姿态变化大以及姿态和形状估计之间的强耦合。现有方法通常依赖手部先验，这限制了它们在单手交互中的应用，或者采用增量跟踪进行耦合优化，通常导致次优几何形状。Dynhor+避免直接求解强耦合的姿态-形状优化问题，而是将重建分解为三个渐进阶段。它将姿态初始化表述为语义对应关系驱动的姿态优化，通过将生成的3D先验与基础模型特征输入帧进行匹配，解决了关键瓶颈。该框架随后调整先验以更好地匹配目标物体，为异常值感知姿态细化提供更可靠的几何锚点，并最终执行完整的联合姿态-形状优化以恢复高质量物体几何形状。在三个数据集上的广泛评估表明，Dynhor+显著优于当前最优方法，提高了重建保真度和姿态精度，并且能够很好地泛化到多样化的真实交互场景。
Keyword:
hand-object interaction
multi-view reconstruction
pose estimation
期刊
IF:
11.1
论文数:
892
被引数:
3.1W
机构
引用论文
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