論文の概要: Sharingan: Extract User Action Sequence from Desktop Recordings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.08768v1
• Date: Wed, 13 Nov 2024 16:53:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-14 16:09:25.468211
• Title: Sharingan: Extract User Action Sequence from Desktop Recordings
• Title（参考訳）: Sharingan: デスクトップ記録からユーザアクションシーケンスを抽出する
• Authors: Yanting Chen, Yi Ren, Xiaoting Qin, Jue Zhang, Kehong Yuan, Lu Han, Qingwei Lin, Dongmei Zhang, Saravan Rajmohan, Qi Zhang,
• Abstract要約: 本稿では,デスクトップ記録からユーザアクションを抽出する2つの新しい手法を提案する。 Direct Frame-Based Approach (DF)は、サンプルフレームを直接Vision-Language Models (VLM) に入力し、differial Frame-Based Approach (DiffF) はコンピュータビジョン技術を介して検出された明示的なフレーム差分を組み込む。 その結果,DF手法はユーザ動作の同定において70%から80%の精度を達成でき,抽出した動作シーケンスはロボット処理自動化でも再生可能であることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.654197480435656
• License:
• Abstract: Video recordings of user activities, particularly desktop recordings, offer a rich source of data for understanding user behaviors and automating processes. However, despite advancements in Vision-Language Models (VLMs) and their increasing use in video analysis, extracting user actions from desktop recordings remains an underexplored area. This paper addresses this gap by proposing two novel VLM-based methods for user action extraction: the Direct Frame-Based Approach (DF), which inputs sampled frames directly into VLMs, and the Differential Frame-Based Approach (DiffF), which incorporates explicit frame differences detected via computer vision techniques. We evaluate these methods using a basic self-curated dataset and an advanced benchmark adapted from prior work. Our results show that the DF approach achieves an accuracy of 70% to 80% in identifying user actions, with the extracted action sequences being re-playable though Robotic Process Automation. We find that while VLMs show potential, incorporating explicit UI changes can degrade performance, making the DF approach more reliable. This work represents the first application of VLMs for extracting user action sequences from desktop recordings, contributing new methods, benchmarks, and insights for future research.
• Abstract（参考訳）: ユーザアクティビティ、特にデスクトップ記録のビデオ録画は、ユーザの振る舞いや自動化プロセスを理解するための豊富なデータソースを提供する。 しかし、VLM(Vision-Language Models)の進歩とビデオ解析における利用の増加にもかかわらず、デスクトップ記録からのユーザアクションの抽出は未探索領域のままである。 本稿では,ユーザアクション抽出のための新たな2つの手法として,サンプルフレームを直接VLMに入力するダイレクトフレームベースアプローチ(DF)と,コンピュータビジョン技術によって検出された明示的なフレーム差を組み込んだディファレンシャルフレームベースアプローチ(DiffF)を提案する。 基礎的な自己計算データセットと事前の作業から適応した高度なベンチマークを用いて,これらの手法を評価する。 その結果,DF手法はユーザ動作の同定において70%から80%の精度を達成でき,抽出した動作シーケンスはロボット処理自動化でも再生可能であることがわかった。 VLMは潜在的な可能性を示すが、明示的なUI変更を取り入れることでパフォーマンスが低下し、DFアプローチの信頼性が向上する。 この研究は、デスクトップ記録からユーザアクションシーケンスを抽出し、新しい方法、ベンチマーク、将来の研究のための洞察を提供するVLMの最初の応用である。

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