En este artículo describimos las métricas de evaluación más relevantes para comparar modelos de reconstrucción de avatares 3D usando el conjunto de datos de captura de movimiento AMASS, con especial atención a la generación de avatares basada en HMD y a la cuantificación de la precisión del movimiento.

MPJPE o Mean Per Joint Position Error mide la distancia euclídea media entre las posiciones de las articulaciones predichas y las reales. Se calcula normalmente tras una alineación rígida o una Procrustes para eliminar sesgos de escala y traslación. MPJPE se reporta en milímetros y se suele acompañar de métricas complementarias como PCK a distintos umbrales y el AUC para evaluar precisión a diferentes tolerancias.

MPJRE o Mean Per Joint Rotation Error evalúa el error medio en la rotación de las articulaciones. Se expresa como la distancia geodésica entre rotaciones, por ejemplo en grados usando quaterniones o representaciones axis-angle. MPJRE es clave cuando la exactitud de la orientación articular tiene impacto visual o físico en la interacción del avatar.

Para cuantificar la precisión de reconstrucción a nivel de superficie se emplean métricas como RMSE por vértice, distancia medio punto a superficie y Chamfer distance entre mallas predicha y real. Estas métricas complementan MPJPE y MPJRE porque capturan errores geométricos finos y deformaciones no evidentes solo con las articulaciones.

Las métricas de consistencia temporal son esenciales para avatares basados en HMD. Entre ellas destacan el error de velocidad y aceleración de las articulaciones, la medida de jerk para evaluar sacudidas y la preservación de contactos con el entorno. Es importante reportar estabilidad por fotograma y consistencia en ventanas temporales para evitar artifactos que rompan la inmersión.

En escenarios HMD los sensores disponibles suelen limitarse a la cabeza y controladores de manos, por lo que la evaluación incorpora métricas específicas: error de pose de cabeza y manos, drift de la raíz, recuperación de postura corporal completa y reproyección de puntos clave desde la vista del HMD. Además se evalúa la robustez frente a oclusiones y la capacidad del modelo para inferir poses plausibles con información parcial.

Un protocolo de evaluación riguroso con AMASS incluye split de entrenamiento y test por sujetos y acciones, evaluación por categorías de movimiento, alineación consistente, y estadísticas robustas como medias, desviaciones estándar y percentiles. También es recomendable realizar pruebas de generalización entre dominios y análisis por subconjuntos de movimiento para entender fortalezas y debilidades del modelo.

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