論文の概要: Bridging the Gap between Human Motion and Action Semantics via Kinematic Phrases

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.04189v1
• Date: Fri, 6 Oct 2023 12:08:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-09 16:28:38.913955
• Title: Bridging the Gap between Human Motion and Action Semantics via Kinematic Phrases
• Title（参考訳）: 運動句による人間の動作と行動意味論のギャップの橋渡し
• Authors: Xinpeng Liu, Yong-Lu Li, Ailing Zeng, Zizheng Zhou, Yang You, Cewu Lu
• Abstract要約: 動作理解の目標は、動作意味論と行動意味論の信頼性の高いマッピングを確立することである。 本研究では,人間の動作の客観的な事実を適切な抽象化,解釈可能性,一般性特性で捉えたKP(Kinematic Phrases)を提案する。 KPをメディエータとして利用することで,動作知識ベースを統一し,動作理解システムを構築することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.86180961609751
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The goal of motion understanding is to establish a reliable mapping between motion and action semantics, while it is a challenging many-to-many problem. An abstract action semantic (i.e., walk forwards) could be conveyed by perceptually diverse motions (walk with arms up or swinging), while a motion could carry different semantics w.r.t. its context and intention. This makes an elegant mapping between them difficult. Previous attempts adopted direct-mapping paradigms with limited reliability. Also, current automatic metrics fail to provide reliable assessments of the consistency between motions and action semantics. We identify the source of these problems as the significant gap between the two modalities. To alleviate this gap, we propose Kinematic Phrases (KP) that take the objective kinematic facts of human motion with proper abstraction, interpretability, and generality characteristics. Based on KP as a mediator, we can unify a motion knowledge base and build a motion understanding system. Meanwhile, KP can be automatically converted from motions and to text descriptions with no subjective bias, inspiring Kinematic Prompt Generation (KPG) as a novel automatic motion generation benchmark. In extensive experiments, our approach shows superiority over other methods. Our code and data would be made publicly available at https://foruck.github.io/KP.
• Abstract（参考訳）: 動作理解の目的は、動作意味論と動作意味論の間の信頼できるマッピングを確立することであるが、多対多の問題である。 抽象的なアクションセマンティクス(つまりウォーキングフォワード)は知覚的に多様な動き(腕を上げて歩くか振り回す)によって伝達され、動きはその文脈や意図によって異なるセマンティクスを運ぶことができる。 これにより、両者のエレガントなマッピングが困難になる。 以前の試みでは信頼性の低いダイレクトマッピングパラダイムを採用していた。 また、現在の自動メトリクスは、動作とアクションセマンティクスの一貫性の信頼できる評価を提供していない。 この2つのモード間の大きなギャップとして,これらの問題の根源を同定する。 このギャップを緩和するため,我々は,人間の運動の客観的キネマティックな事実を,適切な抽象化,解釈性,一般性特性で捉えるキネマティックフレーズ(kp)を提案する。 KPを仲介者として利用することで,運動知識ベースを統一し,動作理解システムを構築することができる。 一方、KPは主観バイアスのない動作やテキスト記述から自動的に変換することができ、新しい自動運動生成ベンチマークとしてKPG(Kinematic Prompt Generation)を刺激する。 広範な実験において,本手法は他の手法よりも優れていることを示す。 私たちのコードとデータはhttps://foruck.github.io/KP.comで公開されます。

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