Fugu-MT 論文翻訳(概要): Resource-Efficient Gesture Recognition using Low-Resolution Thermal Camera via Spiking Neural Networks and Sparse Segmentation

論文の概要: Resource-Efficient Gesture Recognition using Low-Resolution Thermal Camera via Spiking Neural Networks and Sparse Segmentation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.06563v1
Date: Fri, 12 Jan 2024 13:20:01 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-15 19:20:11.196008
Title: Resource-Efficient Gesture Recognition using Low-Resolution Thermal Camera via Spiking Neural Networks and Sparse Segmentation
Title（参考訳）: スパイクニューラルネットワークとスパースセグメンテーションによる低解像度熱カメラによる資源効率なジェスチャー認識
Authors: Ali Safa, Wout Mommen, Lars Keuninckx
Abstract要約: 本研究は,安価で低解像度(24×32)熱センサを用いた手動作認識のための新しいアプローチを提案する。標準のRGBカメラと比較して、提案システムは照明のバリエーションに敏感である。本稿では,最近提案されたモノスタブル・マルチバイブレータ(MMV)ニューラルネットワークを新しいSNNのクラスとして革新的に利用することで,メモリと計算の複雑さが1桁以上小さくなることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7758299835471887
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This work proposes a novel approach for hand gesture recognition using an inexpensive, low-resolution (24 x 32) thermal sensor processed by a Spiking Neural Network (SNN) followed by Sparse Segmentation and feature-based gesture classification via Robust Principal Component Analysis (R-PCA). Compared to the use of standard RGB cameras, the proposed system is insensitive to lighting variations while being significantly less expensive compared to high-frequency radars, time-of-flight cameras and high-resolution thermal sensors previously used in literature. Crucially, this paper shows that the innovative use of the recently proposed Monostable Multivibrator (MMV) neural networks as a new class of SNN achieves more than one order of magnitude smaller memory and compute complexity compared to deep learning approaches, while reaching a top gesture recognition accuracy of 93.9% using a 5-class thermal camera dataset acquired in a car cabin, within an automotive context. Our dataset is released for helping future research.
Abstract（参考訳）: 本研究では,安価で低解像度 (24 x 32) の熱センサをスパイキングニューラルネットワーク (snn) で処理し, スパースセグメンテーションとロバスト主成分分析 (r-pca) による特徴に基づくジェスチャ分類を行った。標準のRGBカメラと比較して、提案システムは、従来文献で使われていた高周波数レーダー、飛行時間カメラ、高分解能熱センサーと比較してはるかに安価でありながら、光の変動に敏感である。本稿では,最近提案されたsnnの新たなクラスとして,モノstable multivibrator(mmv)ニューラルネットワークを革新的に使用することで,車室内で取得した5つのサーマルカメラデータセットを用いて,最上位のジェスチャ認識精度を93.9%に到達しながら,深層学習手法に比べて1桁以上のメモリと計算複雑性を達成できることを示す。私たちのデータセットは将来の研究を支援するためにリリースされています。

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