論文の概要: x-RAGE: eXtended Reality -- Action & Gesture Events Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.19486v2
• Date: Mon, 28 Oct 2024 11:16:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:21:27.968503
• Title: x-RAGE: eXtended Reality -- Action & Gesture Events Dataset
• Title（参考訳）: x-RAGE: eXtended Reality -- Action & Gesture Eventsデータセット
• Authors: Vivek Parmar, Dwijay Bane, Syed Shakib Sarwar, Kleber Stangherlin, Barbara De Salvo, Manan Suri,
• Abstract要約: 我々は、XR中心のジェスチャー認識のためのニューロモルフィックで低消費電力のソリューションを実現するための、最初のイベントカメラベースのエゴセントリックジェスチャーデータセットを提案する。 データセットは、https://gitlab.com/NVM_IITD_Research/xrage.com/で公開されています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.068559907583171
• License:
• Abstract: With the emergence of the Metaverse and focus on wearable devices in the recent years gesture based human-computer interaction has gained significance. To enable gesture recognition for VR/AR headsets and glasses several datasets focusing on egocentric i.e. first-person view have emerged in recent years. However, standard frame-based vision suffers from limitations in data bandwidth requirements as well as ability to capture fast motions. To overcome these limitation bio-inspired approaches such as event-based cameras present an attractive alternative. In this work, we present the first event-camera based egocentric gesture dataset for enabling neuromorphic, low-power solutions for XR-centric gesture recognition. The dataset has been made available publicly at the following URL: https://gitlab.com/NVM_IITD_Research/xrage.
• Abstract（参考訳）: 近年、Metaverseが出現し、ウェアラブルデバイスに焦点が当てられ、ジェスチャーに基づく人間とコンピュータのインタラクションが重要になっている。 VR/ARヘッドセットとメガネのジェスチャー認識を可能にするために、エゴセントリックな視点に焦点を当てたいくつかのデータセットが近年出現している。 しかし、標準的なフレームベースのビジョンは、データ帯域幅の要件の制限と高速な動きをキャプチャする能力に悩まされている。 このような制限を克服するために、イベントベースのカメラのようなバイオインスパイアされたアプローチは魅力的な選択肢となる。 本研究では、XR中心のジェスチャー認識のためのニューロモルフィックで低消費電力な解を実現するための、イベントカメラベースの最初のジェスチャ・データセットを提案する。 データセットは、https://gitlab.com/NVM_IITD_Research/xrage.com/で公開されている。

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