HumanTracker：面向人形运动跟踪的对齐基准与评分

人形运动跟踪对于远程操作和全身模仿至关重要，然而评估往往与人们在视频中感知到的内容不一致。运动学误差平均每帧姿态差异，但忽略了最重要的物理伪影，特别是支撑不稳定和错误接触，如脚部滑动和不合时宜的触地。同时，广泛使用的测试套件规模小，缺乏多样性，不足以应对接触密集、长时程行为。我们引入HumanTracker，使人形跟踪评估既感知对齐又可扩展。HumanTracker基准包含来自多位专业表演者的大约153小时光学运动轨迹，组织成四个运动家族，并带有文本标签以进行细粒度诊断。我们进一步提出HumanScore，一种偏好对齐的度量，在包含24K运动的12K运动对上进行训练。在代表性的最先进跟踪器中，HumanScore更好地预测人类偏好，并揭示运动学度量常遗漏的接触和稳定性失败。