論文の概要: Prototypical Calibrating Ambiguous Samples for Micro-Action Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.14719v1
• Date: Thu, 19 Dec 2024 10:41:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-20 13:32:47.924403
• Title: Prototypical Calibrating Ambiguous Samples for Micro-Action Recognition
• Title（参考訳）: マイクロアクション認識のための原型校正曖昧サンプル
• Authors: Kun Li, Dan Guo, Guoliang Chen, Chunxiao Fan, Jingyuan Xu, Zhiliang Wu, Hehe Fan, Meng Wang,
• Abstract要約: MAR(Micro-Action Recognition)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一形態として重要な役割を担っているため、注目を集めている。 現在のアプローチは、広範囲のカテゴリ範囲と微妙な視覚的差異から生じる、マイクロアクションの固有のあいまいさをしばしば見落としている。 我々は,MARのあいまいさを解消し緩和するための,新しいプロトタイプキャリブレーション・アンビグラス・ネットワーク(textbfPCAN)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.4463059961465
• License:
• Abstract: Micro-Action Recognition (MAR) has gained increasing attention due to its crucial role as a form of non-verbal communication in social interactions, with promising potential for applications in human communication and emotion analysis. However, current approaches often overlook the inherent ambiguity in micro-actions, which arises from the wide category range and subtle visual differences between categories. This oversight hampers the accuracy of micro-action recognition. In this paper, we propose a novel Prototypical Calibrating Ambiguous Network (\textbf{PCAN}) to unleash and mitigate the ambiguity of MAR. \textbf{Firstly}, we employ a hierarchical action-tree to identify the ambiguous sample, categorizing them into distinct sets of ambiguous samples of false negatives and false positives, considering both body- and action-level categories. \textbf{Secondly}, we implement an ambiguous contrastive refinement module to calibrate these ambiguous samples by regulating the distance between ambiguous samples and their corresponding prototypes. This calibration process aims to pull false negative ($\mathbb{FN}$) samples closer to their respective prototypes and push false positive ($\mathbb{FP}$) samples apart from their affiliated prototypes. In addition, we propose a new prototypical diversity amplification loss to strengthen the model's capacity by amplifying the differences between different prototypes. \textbf{Finally}, we propose a prototype-guided rectification to rectify prediction by incorporating the representability of prototypes. Extensive experiments conducted on the benchmark dataset demonstrate the superior performance of our method compared to existing approaches. The code is available at https://github.com/kunli-cs/PCAN.
• Abstract（参考訳）: マイクロ・アクション認識(MAR)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一形態として重要な役割を担い、人間のコミュニケーションや感情分析への応用に有望な可能性を秘めているため、注目を集めている。 しかしながら、現在のアプローチは、広範囲のカテゴリ範囲と微妙な視覚的差異から生じる、マイクロアクションの固有のあいまいさをしばしば見落としている。 これにより、マイクロアクション認識の精度を損なう。 本稿では,MARのあいまいさを解消し緩和するための,新しいプロトタイプキャリブレーション・アンビグラス・ネットワーク(\textbf{PCAN})を提案する。 文bf{Firstly} では、階層的なアクションツリーを用いて、あいまいなサンプルを識別し、身体レベルと行動レベルの両方を考慮して、偽陰性および偽陽性のあいまいなサンプルの別個の集合に分類する。 そこで,不明瞭なサンプルとそれに対応するプロトタイプとの距離を調節することにより,これらの不明瞭なサンプルを校正するために,あいまいなコントラスト改善モジュールを実装した。 このキャリブレーションプロセスは、偽陰性(\mathbb{FN}$)サンプルをそれぞれのプロトタイプに近づけ、偽正(\mathbb{FP}$)サンプルを関連するプロトタイプから分離することを目的としている。 さらに,異なるプロトタイプ間の差異を増幅することにより,モデルの能力を高めるため,新しいプロトタイプ型多様性増幅損失を提案する。 そこで本研究では,プロトタイプの表現性を組み込んで,予測を正すためのプロトタイプ誘導整形法を提案する。 ベンチマークデータセットで行った大規模な実験は,既存手法と比較して,提案手法の優れた性能を示すものである。 コードはhttps://github.com/kunli-cs/PCANで公開されている。

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