論文の概要: Interaction-GCN: a Graph Convolutional Network based framework for
social interaction recognition in egocentric videos
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.14007v1
- Date: Wed, 28 Apr 2021 20:25:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-30 13:03:44.803187
- Title: Interaction-GCN: a Graph Convolutional Network based framework for
social interaction recognition in egocentric videos
- Title（参考訳）: 自己中心型ビデオにおけるソーシャルインタラクション認識のためのグラフ畳み込みネットワークベースのフレームワークInteraction-GCN
- Authors: Simone Felicioni, Mariella Dimiccoli
- Abstract要約: 我々は、エゴセントリックなビデオにおけるソーシャルインタラクションを分類する新しいフレームワーク、InteractionGCNを提案する。
本手法はフレームレベルで関係的および非関係的手がかりのパターンを抽出し、グラフ畳み込みネットワークに基づくアプローチにより相互作用的文脈を推定する関係グラフを構築する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.708125191843434
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper we propose a new framework to categorize social interactions in
egocentric videos, we named InteractionGCN. Our method extracts patterns of
relational and non-relational cues at the frame level and uses them to build a
relational graph from which the interactional context at the frame level is
estimated via a Graph Convolutional Network based approach. Then it propagates
this context over time, together with first-person motion information, through
a Gated Recurrent Unit architecture. Ablation studies and experimental
evaluation on two publicly available datasets validate the proposed approach
and establish state of the art results.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,エゴセントリックビデオにおけるソーシャルインタラクションを分類する新たなフレームワークであるInteractionGCNを提案する。
本手法はフレームレベルで関係と非関係の手がかりのパターンを抽出し、グラフ畳み込みネットワークに基づくアプローチによりフレームレベルの相互作用コンテキストを推定する関係グラフを構築する。
そして、Gated Recurrent Unitアーキテクチャを通じて、一人称モーション情報とともに、時間とともにこのコンテキストを伝播する。
2つの公開データセットにおけるアブレーション研究と実験評価により,提案手法が検証され,結果が確立された。
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