論文の概要: Handwashing Action Detection System for an Autonomous Social Robot
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.15804v1
- Date: Thu, 27 Oct 2022 23:46:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-31 16:52:34.616024
- Title: Handwashing Action Detection System for an Autonomous Social Robot
- Title（参考訳）: 自律型社会ロボットのハンドウォッシング動作検出システム
- Authors: Sreejith Sasidharan, Pranav Prabha, Devasena Pasupuleti, Anand M Das,
Chaitanya Kapoor, Gayathri Manikutty, Praveen Pankajakshan, Bhavani Rao
- Abstract要約: 幼児は不適切な手衛生のため、新型コロナウイルスなどの伝染病に罹患するリスクが高まっている。
子どもを手洗いしながら観察し、良い手洗いを奨励する自律型ソーシャルエージェントは、手洗い行動が習慣になる機会を提供する。
本稿では,ソーシャルロボットプラットフォームにおける視覚システムの一部であるヒューマンアクション認識システムについて述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Young children are at an increased risk of contracting contagious diseases
such as COVID-19 due to improper hand hygiene. An autonomous social agent that
observes children while handwashing and encourages good hand washing practices
could provide an opportunity for handwashing behavior to become a habit. In
this article, we present a human action recognition system, which is part of
the vision system of a social robot platform, to assist children in developing
a correct handwashing technique. A modified convolution neural network (CNN)
architecture with Channel Spatial Attention Bilinear Pooling (CSAB) frame, with
a VGG-16 architecture as the backbone is trained and validated on an augmented
dataset. The modified architecture generalizes well with an accuracy of 90% for
the WHO-prescribed handwashing steps even in an unseen environment. Our
findings indicate that the approach can recognize even subtle hand movements in
the video and can be used for gesture detection and classification in social
robotics.
- Abstract（参考訳）: 幼児は不適切な手衛生のため、新型コロナウイルスなどの伝染病に罹患するリスクが高まっている。
子供の手洗いを観察し、手洗いの実践を奨励する自律型ソーシャルエージェントは、手洗い行動が習慣になる機会を提供する。
本稿では,ソーシャルロボットプラットフォームにおける視覚システムの一部であるヒューマンアクション認識システムについて述べる。
改良された畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャとチャネル空間注意バイリニアポーリング(CSAB)フレームは、バックボーンとしてVGG-16アーキテクチャをトレーニングし、拡張データセット上で検証する。
修正されたアーキテクチャは、WHOが規定するハンドウォッシングステップに対して90%の精度で、目に見えない環境でもうまく一般化する。
本研究は, 映像中の手の動きを微妙に認識し, ジェスチャー検出や社会ロボティクスの分類に利用できることを示す。
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