論文の概要: Encode-Store-Retrieve: Augmenting Human Memory through Language-Encoded Egocentric Perception

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.05822v2
• Date: Sat, 05 Oct 2024 06:13:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-08 13:40:58.281740
• Title: Encode-Store-Retrieve: Augmenting Human Memory through Language-Encoded Egocentric Perception
• Title（参考訳）: Encode-Store-Retrieve:言語エンコードされたエゴセントリック知覚による人間の記憶増強
• Authors: Junxiao Shen, John Dudley, Per Ola Kristensson,
• Abstract要約: メモリ拡張のための有望な道は、エゴセントリックなビデオをキャプチャして保存するために、拡張現実のヘッドマウントディスプレイを使用することである。 現在の技術では、大量のデータを効率的にエンコードして保存する能力が欠けている。 本稿では,ビデオデータの自然言語エンコーディングを活用し,ベクトルデータベースに格納するメモリ拡張エージェントを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.627636189321393
• License:
• Abstract: We depend on our own memory to encode, store, and retrieve our experiences. However, memory lapses can occur. One promising avenue for achieving memory augmentation is through the use of augmented reality head-mounted displays to capture and preserve egocentric videos, a practice commonly referred to as lifelogging. However, a significant challenge arises from the sheer volume of video data generated through lifelogging, as the current technology lacks the capability to encode and store such large amounts of data efficiently. Further, retrieving specific information from extensive video archives requires substantial computational power, further complicating the task of quickly accessing desired content. To address these challenges, we propose a memory augmentation agent that involves leveraging natural language encoding for video data and storing them in a vector database. This approach harnesses the power of large vision language models to perform the language encoding process. Additionally, we propose using large language models to facilitate natural language querying. Our agent underwent extensive evaluation using the QA-Ego4D dataset and achieved state-of-the-art results with a BLEU score of 8.3, outperforming conventional machine learning models that scored between 3.4 and 5.8. Additionally, we conducted a user study in which participants interacted with the human memory augmentation agent through episodic memory and open-ended questions. The results of this study show that the agent results in significantly better recall performance on episodic memory tasks compared to human participants. The results also highlight the agent's practical applicability and user acceptance.
• Abstract（参考訳）: 私たちは経験をエンコードし、保存し、取り出すために、自分自身の記憶に依存しています。 しかし、記憶障害が発生することがある。 メモリ拡張を達成するための有望な道の1つは、エゴセントリックなビデオをキャプチャして保存するために拡張現実のヘッドマウントディスプレイを使用することである。 しかし、現在の技術では、大量のデータを効率的にエンコードし保存する能力が欠如しているため、ライフログ作成によって生成されるビデオデータの量は膨大である。 さらに、広範なビデオアーカイブから特定の情報を取得するには、膨大な計算能力が必要であり、さらに、望まれるコンテンツに素早くアクセスする作業が複雑になる。 これらの課題に対処するため,ビデオデータに自然言語エンコーディングを活用し,ベクトルデータベースに格納するメモリ拡張エージェントを提案する。 このアプローチは、言語エンコーディングプロセスを実行するために、大きな視覚言語モデルの力を利用する。 さらに,自然言語クエリを容易にするために,大規模言語モデルを提案する。 エージェントは,QA-Ego4Dデータセットを用いて広範囲な評価を行い,BLEUスコア8.3の最先端結果を得た。 さらに,被験者がヒトの記憶増強剤と対話するユーザスタディを,エピソード記憶とオープンエンド質問を通じて実施した。 本研究の結果は,ヒトと比較して,エピソード記憶タスクのリコール性能が有意に向上することが示唆された。 この結果は,エージェントの実践的適用性とユーザ受け入れも強調する。

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