論文の概要: Human Action Recognition in Egocentric Perspective Using 2D Object and Hands Pose

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.05147v1
• Date: Thu, 8 Jun 2023 12:15:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-09 14:36:12.711826
• Title: Human Action Recognition in Egocentric Perspective Using 2D Object and Hands Pose
• Title（参考訳）: 2次元物体と手札を用いた自我中心視点における人間の行動認識
• Authors: Wiktor Mucha and Martin Kampel
• Abstract要約: エゴセントリックなアクション認識は、エゴセントリックなカメラに依存する医療と補助技術にとって不可欠である。 本研究では,2次元手とオブジェクトポーズ情報を用いた自我中心の行動認識の実現可能性について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0305676256390934
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Egocentric action recognition is essential for healthcare and assistive technology that relies on egocentric cameras because it allows for the automatic and continuous monitoring of activities of daily living (ADLs) without requiring any conscious effort from the user. This study explores the feasibility of using 2D hand and object pose information for egocentric action recognition. While current literature focuses on 3D hand pose information, our work shows that using 2D skeleton data is a promising approach for hand-based action classification, might offer privacy enhancement, and could be less computationally demanding. The study uses a state-of-the-art transformer-based method to classify sequences and achieves validation results of 94%, outperforming other existing solutions. The accuracy of the test subset drops to 76%, indicating the need for further generalization improvement. This research highlights the potential of 2D hand and object pose information for action recognition tasks and offers a promising alternative to 3D-based methods.
• Abstract（参考訳）: エゴセントリックなアクション認識は、利用者の意識的な努力を必要とせずに、日常生活のアクティビティ(adl)の自動的かつ継続的な監視を可能にするため、エゴセントリックカメラに依存する医療および補助技術に不可欠である。 本研究は,2次元ハンドと物体ポーズ情報を用いた自己中心的行動認識の実現可能性について検討する。 現在の文献は3dハンドポーズ情報に焦点を当てているが、2dスケルトンデータを使うことは、ハンドベースのアクション分類に有望なアプローチであり、プライバシの強化を提供し、計算の要求を少なくする可能性があることを示している。 この研究は、最先端のトランスフォーマーベースの手法を用いてシーケンスを分類し、検証結果の94%を達成し、既存のソリューションよりも優れている。 テストサブセットの精度は76%に低下し、さらなる一般化の改善の必要性を示している。 本研究は, 動作認識タスクにおける2次元手と物体のポーズ情報の可能性を強調し, 3次元手法に代わる有望な代替手段を提供する。

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