論文の概要: MMAD: Multi-label Micro-Action Detection in Videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.05311v1
• Date: Sun, 7 Jul 2024 09:45:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-09 20:17:13.059986
• Title: MMAD: Multi-label Micro-Action Detection in Videos
• Title（参考訳）: MMAD:ビデオにおけるマルチラベルマイクロアクション検出
• Authors: Kun Li, Dan Guo, Pengyu Liu, Guoliang Chen, Meng Wang,
• Abstract要約: MMAD(Multi-label Micro-Action Detection)と呼ばれる新しいタスクを提案する。 MMADは、与えられたショートビデオ内のすべてのマイクロアクションを特定し、開始時間と終了時間を決定し、それらを分類する。 MMADタスクを支援するために,MMA-52(Multi-label Micro-Action-52)と呼ばれる新しいデータセットを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.508563348306534
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Human body actions are an important form of non-verbal communication in social interactions. This paper focuses on a specific subset of body actions known as micro-actions, which are subtle, low-intensity body movements that provide a deeper understanding of inner human feelings. In real-world scenarios, human micro-actions often co-occur, with multiple micro-actions overlapping in time, such as simultaneous head and hand movements. However, current research primarily focuses on recognizing individual micro-actions while overlooking their co-occurring nature. To narrow this gap, we propose a new task named Multi-label Micro-Action Detection (MMAD), which involves identifying all micro-actions in a given short video, determining their start and end times, and categorizing them. Achieving this requires a model capable of accurately capturing both long-term and short-term action relationships to locate and classify multiple micro-actions. To support the MMAD task, we introduce a new dataset named Multi-label Micro-Action-52 (MMA-52), specifically designed to facilitate the detailed analysis and exploration of complex human micro-actions. The proposed MMA-52 dataset is available at: https://github.com/VUT-HFUT/Micro-Action.
• Abstract（参考訳）: 人体行動は、社会的相互作用における非言語コミュニケーションの重要な形態である。 本稿では、内的人間の感情をより深く理解するための微妙で低強度な身体運動であるマイクロアクションとして知られる身体行動の特定のサブセットに焦点を当てる。 現実のシナリオでは、人間のマイクロアクションはしばしば共起し、複数のマイクロアクションが時間内に重複し、例えば頭と手の動きが同時に起こる。 しかしながら、現在の研究は、主に個々のマイクロアクションを認識しながら、その共起性を見越すことに焦点を当てている。 このギャップを狭めるために、所与のショートビデオ中のすべてのマイクロアクションを識別し、開始時間と終了時間を決定し、それらを分類する、Multi-label Micro-Action Detection (MMAD) というタスクを提案する。 これを達成するには、複数のマイクロアクションの特定と分類を行うために、長期と短期の両方のアクション関係を正確に把握できるモデルが必要である。 MMADタスクを支援するために,MMA-52(Multi-label Micro-Action-52)と呼ばれる新しいデータセットを導入する。 提案されたMMA-52データセットは、https://github.com/VUT-HFUT/Micro-Actionで利用可能である。

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