형상과 자세
사람마다 다른 손의 모양과 관절을 굽힐 때의 표면 변화는 다른 요소다. MANO는 다양한 자세의 삼차원 스캔으로 이 변화를 압축해 표현한다.
작고 가려진 손
전신을 촬영한 자료에서는 손이 작고 일부가 가려져 복원이 어려울 수 있다. 학습된 손 모델은 낮은 해상도와 잡음이 있는 관측에 손을 맞추는 데 사용된다.
몸 모델과의 연결
MANO를 매개변수화된 몸 모델 SMPL에 붙인 것이 SMPL+H다. 관련 연구는 사차원 스캐너로 얻은 동작 자료에 결합 모델을 맞춰 손과 몸의 자연스러운 움직임을 함께 복원했다.
모델과 추정기의 구별
MANO는 손을 표현하는 모델이며 영상만으로 정답 자세를 자동 결정하는 장치와 같지 않다. 영상에서 매개변수를 예측하거나 관측 자료에 모델을 맞추는 절차는 별도로 필요하다.
관련 문서
MaskHand / HaMeR / HAMR 손 메시 복원 / FreiHAND / 삼차원 재구성 / 컴퓨터 그래픽스