論文の概要: Ultra-Range Gesture Recognition using an RGB Camera in Human-Robot Interaction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.15361v1
• Date: Sun, 26 Nov 2023 17:27:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-28 18:09:00.297979
• Title: Ultra-Range Gesture Recognition using an RGB Camera in Human-Robot Interaction
• Title（参考訳）: ロボットインタラクションにおけるRGBカメラを用いた超音波ジェスチャー認識
• Authors: Eran Bamani, Eden Nissinman, Inbar Meir, Lisa Koenigsberg, Avishai Sintov
• Abstract要約: ジェスチャー認識の視覚的手法は,ユーザ・カメラ距離が7mまでしか有効でないことが示されている。 本稿では,シンプルなRGBカメラを用いたジェスチャー認識(URGR)のための新しいディープラーニングフレームワークを提案する。 このフレームワークは、超距離での人間の認識よりも優れた性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4036609880683586
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Hand gestures play a significant role in human interactions where non-verbal intentions, thoughts and commands are conveyed. In Human-Robot Interaction (HRI), hand gestures offer a similar and efficient medium for conveying clear and rapid directives to a robotic agent. However, state-of-the-art vision-based methods for gesture recognition have been shown to be effective only up to a user-camera distance of seven meters. Such a short distance range limits practical HRI with, for example, service robots, search and rescue robots and drones. In this work, we address the Ultra-Range Gesture Recognition (URGR) problem by aiming for a recognition distance of up to 25 meters and in the context of HRI. We propose a novel deep-learning framework for URGR using solely a simple RGB camera. First, a novel super-resolution model termed HQ-Net is used to enhance the low-resolution image of the user. Then, we propose a novel URGR classifier termed Graph Vision Transformer (GViT) which takes the enhanced image as input. GViT combines the benefits of a Graph Convolutional Network (GCN) and a modified Vision Transformer (ViT). Evaluation of the proposed framework over diverse test data yields a high recognition rate of 98.1%. The framework has also exhibited superior performance compared to human recognition in ultra-range distances. With the framework, we analyze and demonstrate the performance of an autonomous quadruped robot directed by human gestures in complex ultra-range indoor and outdoor environments.
• Abstract（参考訳）: ハンドジェスチャは、非言語的意図、思考、命令が伝達される人間の相互作用において重要な役割を果たす。 HRI(Human-Robot Interaction)では、ハンドジェスチャはロボットエージェントに明確で迅速な指示を伝達するための類似した、効率的な媒体を提供する。 しかし,ジェスチャ認識のための最先端の視覚ベース手法は,ユーザカメラ距離7mまでしか効果がないことが示されている。 このような距離の短い範囲では、サービスロボット、捜索救助ロボット、ドローンといった実用的なhriを制限することができる。 本研究では,最大25mの認識距離とHRIの文脈で,Ultra-Range Gesture Recognition (URGR)問題に対処する。 シンプルなRGBカメラのみを用いたURGRのための新しいディープラーニングフレームワークを提案する。 まず、HQ-Netと呼ばれる新しい超解像度モデルを用いて、ユーザの低解像度画像を強化する。 次に,拡張画像を入力とする新しいurgr分類器であるgraph vision transformer(gvit)を提案する。 GViTは、グラフ畳み込みネットワーク(GCN)と修正されたビジョントランスフォーマー(ViT)の利点を組み合わせたものである。 多様なテストデータに対する提案フレームワークの評価は、98.1%高い認識率をもたらす。 このフレームワークは、超距離での人間の認識よりも優れた性能を示した。 本研究では,複雑な屋内・屋外環境下での人間のジェスチャーによる自律的四足歩行ロボットの性能解析と実演を行う。

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