論文の概要: Tracking Virtual Meetings in the Wild: Re-identification in Multi-Participant Virtual Meetings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.09841v1
• Date: Sun, 15 Sep 2024 19:37:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-17 17:10:28.412659
• Title: Tracking Virtual Meetings in the Wild: Re-identification in Multi-Participant Virtual Meetings
• Title（参考訳）: 野生における仮想ミーティングの追跡:多人数仮想ミーティングにおける再同定
• Authors: Oriel Perl, Ido Leshem, Uria Franko, Yuval Goldman,
• Abstract要約: 遠隔ビデオ会議の参加者を追跡・再同定するための新しい手法を提案する。 本手法は, YOLOをベースラインとしたトラッキング手法と比較して, 誤差率を平均95%削減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In recent years, workplaces and educational institutes have widely adopted virtual meeting platforms. This has led to a growing interest in analyzing and extracting insights from these meetings, which requires effective detection and tracking of unique individuals. In practice, there is no standardization in video meetings recording layout, and how they are captured across the different platforms and services. This, in turn, creates a challenge in acquiring this data stream and analyzing it in a uniform fashion. Our approach provides a solution to the most general form of video recording, usually consisting of a grid of participants (\cref{fig:videomeeting}) from a single video source with no metadata on participant locations, while using the least amount of constraints and assumptions as to how the data was acquired. Conventional approaches often use YOLO models coupled with tracking algorithms, assuming linear motion trajectories akin to that observed in CCTV footage. However, such assumptions fall short in virtual meetings, where participant video feed window can abruptly change location across the grid. In an organic video meeting setting, participants frequently join and leave, leading to sudden, non-linear movements on the video grid. This disrupts optical flow-based tracking methods that depend on linear motion. Consequently, standard object detection and tracking methods might mistakenly assign multiple participants to the same tracker. In this paper, we introduce a novel approach to track and re-identify participants in remote video meetings, by utilizing the spatio-temporal priors arising from the data in our domain. This, in turn, increases tracking capabilities compared to the use of general object tracking. Our approach reduces the error rate by 95% on average compared to YOLO-based tracking methods as a baseline.
• Abstract（参考訳）: 近年、職場や教育機関は仮想会議プラットフォームを広く採用している。 これにより、これらのミーティングから洞察を分析し、抽出することへの関心が高まり、独特な個人を効果的に検出および追跡する必要がある。 実際には、ビデオ会議のレイアウトを記録し、それらを異なるプラットフォームやサービス間でどのようにキャプチャするかを記録できる標準化は存在しない。 これにより、このデータストリームを取得して、均一な方法で分析するという課題が生まれる。 提案手法は,1つのビデオソースからの参加者のグリッド(\cref{fig:videomeeting})を参加者の位置情報にメタデータを持たず,かつデータの取得方法に関する最小限の制約と仮定を用いて,最も一般的なビデオ記録方式のソリューションを提供する。 従来のアプローチでは、トラッキングアルゴリズムと結合したYOLOモデルを使用しており、CCTVの映像と同じような線形運動軌道を仮定している。 しかし、このような仮定は仮想ミーティングでは不十分であり、参加者のビデオフィードウィンドウはグリッド全体の位置を突然変更することができる。 オーガニックなビデオミーティングでは、参加者が頻繁に参加して出発し、ビデオグリッド上で突然、非線形の動きが発生する。 これは、線形運動に依存する光フローベースの追跡手法を妨害する。 したがって、標準のオブジェクト検出と追跡方法は、誤って複数の参加者を同じトラッカーに割り当てる可能性がある。 本稿では,遠隔ビデオ会議の参加者を追跡・再同定するための新しい手法を提案する。 これにより、一般的なオブジェクト追跡に比べてトラッキング能力が向上する。 本手法は, YOLOをベースラインとしたトラッキング手法と比較して, 誤差率を平均95%削減する。

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