論文の概要: 6D Pose Estimation on Spoons and Hands

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.02335v1
• Date: Mon, 05 May 2025 03:15:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-06 18:49:35.551085
• Title: 6D Pose Estimation on Spoons and Hands
• Title（参考訳）: スプーンとハンドの6次元ポス推定
• Authors: Kevin Tan, Fan Yang, Yuhao Chen,
• Abstract要約: 本稿では,食事中のビデオフィードを定常的に分析するシステムを実装した。 6次元ポーズ推定を用いて手とスプーンの動きを追跡し、空間的位置と向きを捉える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.17871898732232
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurate dietary monitoring is essential for promoting healthier eating habits. A key area of research is how people interact and consume food using utensils and hands. By tracking their position and orientation, it is possible to estimate the volume of food being consumed, or monitor eating behaviours, highly useful insights into nutritional intake that can be more reliable than popular methods such as self-reporting. Hence, this paper implements a system that analyzes stationary video feed of people eating, using 6D pose estimation to track hand and spoon movements to capture spatial position and orientation. In doing so, we examine the performance of two state-of-the-art (SOTA) video object segmentation (VOS) models, both quantitatively and qualitatively, and identify main sources of error within the system.
• Abstract（参考訳）: 正確な食事モニタリングは、健康的な食事習慣を促進するのに不可欠である。 研究の重要な領域は、人々が道具や手を使って食べ物と対話し、消費する方法である。 その位置と方向を追跡することで、消費される食物の量を推定したり、食事行動を監視することができ、自己申告などの一般的な方法よりも信頼性の高い栄養摂取に関する非常に有用な洞察を得ることができる。 そこで,本稿では,6次元ポーズ推定を用いて手とスプーンの動きを追跡し,空間的位置と向きを捉えることで,食事中の静止映像のフィードを解析するシステムを実装した。 そこで本研究では,SOTA(State-of-the-art)ビデオオブジェクトセグメンテーション(VOS)モデルの性能を定量的かつ定性的に評価し,システム内のエラーの主な原因を特定する。

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