論文の概要: Advancing Vision-based Human Action Recognition: Exploring Vision-Language CLIP Model for Generalisation in Domain-Independent Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.18675v2
• Date: Wed, 30 Jul 2025 20:14:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-01 13:02:07.669128
• Title: Advancing Vision-based Human Action Recognition: Exploring Vision-Language CLIP Model for Generalisation in Domain-Independent Tasks
• Title（参考訳）: ビジョンに基づく人間行動認識の促進:ドメインに依存しないタスクの一般化のためのビジョン言語CLIPモデルの検討
• Authors: Utkarsh Shandilya, Marsha Mariya Kappan, Sanyam Jain, Vijeta Sharma,
• Abstract要約: ヒトの行動認識は、患者の行動監視、転倒検出、手術ロボットの監督、手続き的スキルアセスメントなど、医療や医療において重要な役割を担っている。 近年の視覚言語モデル、特にトランスフォーマーベースのCLIPモデルは、ビデオデータからアクション認識を一般化する有望な機能を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0889037375410424
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Human action recognition plays a critical role in healthcare and medicine, supporting applications such as patient behavior monitoring, fall detection, surgical robot supervision, and procedural skill assessment. While traditional models like CNNs and RNNs have achieved moderate success, they often struggle to generalize across diverse and complex actions. Recent advancements in vision-language models, especially the transformer-based CLIP model, offer promising capabilities for generalizing action recognition from video data. In this work, we evaluate CLIP on the UCF-101 dataset and systematically analyze its performance under three masking strategies: (1) percentage-based and shape-based black masking at 10%, 30%, and 50%, (2) feature-specific masking to suppress bias-inducing elements, and (3) isolation masking that retains only class-specific regions. Our results reveal that CLIP exhibits inconsistent behavior and frequent misclassifications, particularly when essential visual cues are obscured. To overcome these limitations, we propose incorporating class-specific noise, learned via a custom loss function, to reinforce attention to class-defining features. This enhancement improves classification accuracy and model confidence while reducing bias. We conclude with a discussion on the challenges of applying such models in clinical domains and outline directions for future work to improve generalizability across domain-independent healthcare scenarios.
• Abstract（参考訳）: ヒトの行動認識は、患者の行動監視、転倒検出、手術ロボットの監督、手続き的スキルアセスメントなど、医療や医療において重要な役割を担っている。 CNNやRNNのような伝統的なモデルは適度な成功を収めているが、多種多様な複雑なアクションを一般化するのに苦労することが多い。 近年の視覚言語モデル、特にトランスフォーマーベースのCLIPモデルは、ビデオデータからアクション認識を一般化する有望な機能を提供する。 本研究は,UCF-101データセット上でCLIPを評価し,(1)パーセンテージと形状に基づく黒マスクの10%,30%,50%,(2)バイアス誘発要素の抑制のための特徴特異的マスク,(3)クラス固有の領域のみを保持する分離マスクの3つのマスキング戦略により,その性能を体系的に分析する。 以上の結果から,CLIPは不整合行動と頻繁な誤分類を呈し,特に本態的な視覚的手がかりが不明であった。 これらの制約を克服するため、クラス定義機能に注意を向けるため、カスタム損失関数を用いて学習したクラス固有ノイズを取り入れることを提案する。 この強化は、バイアスを低減しながら分類精度とモデルの信頼性を向上させる。 臨床領域にそのようなモデルを適用することの課題について論じ、ドメインに依存しない医療シナリオにおける一般化性を改善するための今後の取り組みの方向性を概説する。

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