論文の概要: BILTS: A novel bi-invariant local trajectory-shape descriptor for rigid-body motion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.04392v1
• Date: Tue, 7 May 2024 15:14:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-05-08 13:41:05.410523
• Title: BILTS: A novel bi-invariant local trajectory-shape descriptor for rigid-body motion
• Title（参考訳）: BILTS : 剛体運動のための新しい二変量局所軌跡形記述子
• Authors: Arno Verduyn, Erwin Aertbeliën, Glenn Maes, Joris De Schutter, Maxim Vochten,
• Abstract要約: 本稿では, Bi-Invariant Local Trajectory-Shape Descriptor (BILTS) とそれに対応する異種性尺度を提案する。 また,BILTS記述子からの動作を再現するアルゴリズムも含み,その双方向性と軌道生成の有用性を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.590337187050683
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Measuring the similarity between motions and established motion models is crucial for motion analysis, recognition, generation, and adaptation. To enhance similarity measurement across diverse contexts, invariant motion descriptors have been proposed. However, for rigid-body motion, few invariant descriptors exist that are bi-invariant, meaning invariant to both the body and world reference frames used to describe the motion. Moreover, their robustness to singularities is limited. This paper introduces a novel Bi-Invariant Local Trajectory-Shape descriptor (BILTS) and a corresponding dissimilarity measure. Mathematical relationships between BILTS and existing descriptors are derived, providing new insights into their properties. The paper also includes an algorithm to reproduce the motion from the BILTS descriptor, demonstrating its bidirectionality and usefulness for trajectory generation. Experimental validation using datasets of daily-life activities shows the higher robustness of the BILTS descriptor compared to the bi-invariant ISA descriptor. This higher robustness supports the further application of bi-invariant descriptors for motion recognition and generalization.
• Abstract（参考訳）: 運動と確立された運動モデルとの類似性を測定することは、運動分析、認識、生成、適応に不可欠である。 多様な文脈における類似度測定を強化するため、不変な運動記述子が提案されている。 しかし、剛体運動では、運動を記述するために使われる身体と世界参照フレームの両方に不変なバイ不変な不変な記述子はほとんど存在しない。 さらに、特異点に対するロバスト性は限定的である。 本稿では, Bi-Invariant Local Trajectory-Shape Descriptor (BILTS) とそれに対応する異種性尺度を提案する。 BILTSと既存の記述子の間の数学的関係が導出され、それらの性質に関する新たな洞察を提供する。 また,BILTS記述子からの動作を再現するアルゴリズムも含み,その双方向性と軌道生成の有用性を示した。 日常活動のデータセットを用いた実験的な検証は、BILTS記述子の方がバイ不変ISA記述子よりも高いロバスト性を示す。 この高いロバスト性は、モーション認識と一般化のための2不変記述子のさらなる応用をサポートする。

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