論文の概要: Head and eye egocentric gesture recognition for human-robot interaction using eyewear cameras

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.11500v1
• Date: Thu, 27 Jan 2022 13:26:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-28 15:37:46.003633
• Title: Head and eye egocentric gesture recognition for human-robot interaction using eyewear cameras
• Title（参考訳）: 眼鏡カメラを用いた人間とロボットのインタラクションのための頭と目の中心的なジェスチャー認識
• Authors: Javier Marina-Miranda, V. Javier Traver
• Abstract要約: この研究は人間のジェスチャー認識の問題に対処する。 特に、頭部と眼のジェスチャーに焦点を合わせ、アイウェアカメラを用いた自我中心(ファーストパーソナリティ)の視点を採用する。 2つの時間的粒度で動作する動きに基づく認識手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.344337854565144
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Non-verbal communication plays a particularly important role in a wide range of scenarios in Human-Robot Interaction (HRI). Accordingly, this work addresses the problem of human gesture recognition. In particular, we focus on head and eye gestures, and adopt an egocentric (first-person) perspective using eyewear cameras. We argue that this egocentric view offers a number of conceptual and technical benefits over scene- or robot-centric perspectives. A motion-based recognition approach is proposed, which operates at two temporal granularities. Locally, frame-to-frame homographies are estimated with a convolutional neural network (CNN). The output of this CNN is input to a long short-term memory (LSTM) to capture longer-term temporal visual relationships, which are relevant to characterize gestures. Regarding the configuration of the network architecture, one particularly interesting finding is that using the output of an internal layer of the homography CNN increases the recognition rate with respect to using the homography matrix itself. While this work focuses on action recognition, and no robot or user study has been conducted yet, the system has been de signed to meet real-time constraints. The encouraging results suggest that the proposed egocentric perspective is viable, and this proof-of-concept work provides novel and useful contributions to the exciting area of HRI.
• Abstract（参考訳）: 非言語コミュニケーションは、人間-ロボットインタラクション(HRI)の幅広いシナリオにおいて特に重要な役割を果たす。 そこで本研究では,人間のジェスチャー認識の問題に対処する。 特に、頭部と眼のジェスチャーに焦点を合わせ、アイウェアカメラを用いた自我中心(ファーストパーソナリティ)の視点を採用する。 この自我中心の視点は、シーンやロボット中心の視点よりも、概念的、技術的に多くの利点をもたらすと我々は主張する。 2つの時間的粒度で動作する動きに基づく認識手法を提案する。 局所的に、畳み込みニューラルネットワーク(cnn)を用いてフレーム間相同性を推定する。 このCNNの出力は、長い短期記憶(LSTM)に入力され、ジェスチャーの特徴付けに関連する長期の時間的視覚的関係をキャプチャする。 ネットワークアーキテクチャの構成に関して、特に興味深い発見は、ホモグラフィCNNの内部層の出力を使用することで、ホモグラフィ行列自体の使用に対する認識率が増加することである。 この研究はアクション認識に焦点を当てており、ロボットやユーザーによる研究はまだ行われていないが、システムはリアルタイムの制約を満たすために署名されていない。 奨励的な結果から,提案する自己中心的視点は実現可能であり,この概念実証はhriのエキサイティングな領域に新規で有用な貢献を与える。

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