論文の概要: Vision-Based Mistake Analysis in Procedural Activities: A Review of Advances and Challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.19292v1
• Date: Wed, 22 Oct 2025 06:48:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 03:08:15.22457
• Title: Vision-Based Mistake Analysis in Procedural Activities: A Review of Advances and Challenges
• Title（参考訳）: 手続き的活動における視覚的ミステイク分析 : 進歩と課題の概観
• Authors: Konstantinos Bacharidis, Antonis A. Argyros,
• Abstract要約: 手続き的活動におけるミステイク分析は、産業自動化、身体的リハビリテーション、教育、人間とロボットの協調といった分野における研究の重要な領域である。 本稿では、手続き的および実行的誤りに着目し、構造化されたタスクの誤りを検出し予測するための視覚的手法についてレビューする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.880039258326227
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Mistake analysis in procedural activities is a critical area of research with applications spanning industrial automation, physical rehabilitation, education and human-robot collaboration. This paper reviews vision-based methods for detecting and predicting mistakes in structured tasks, focusing on procedural and executional errors. By leveraging advancements in computer vision, including action recognition, anticipation and activity understanding, vision-based systems can identify deviations in task execution, such as incorrect sequencing, use of improper techniques, or timing errors. We explore the challenges posed by intra-class variability, viewpoint differences and compositional activity structures, which complicate mistake detection. Additionally, we provide a comprehensive overview of existing datasets, evaluation metrics and state-of-the-art methods, categorizing approaches based on their use of procedural structure, supervision levels and learning strategies. Open challenges, such as distinguishing permissible variations from true mistakes and modeling error propagation are discussed alongside future directions, including neuro-symbolic reasoning and counterfactual state modeling. This work aims to establish a unified perspective on vision-based mistake analysis in procedural activities, highlighting its potential to enhance safety, efficiency and task performance across diverse domains.
• Abstract（参考訳）: 手続き的活動におけるミステイク分析は、産業自動化、身体的リハビリテーション、教育、人間とロボットの協調といった分野における研究の重要な領域である。 本稿では、手続き的および実行的誤りに着目し、構造化されたタスクの誤りを検出し予測するための視覚的手法についてレビューする。 行動認識、予測、行動理解などのコンピュータビジョンの進歩を活用することで、視覚ベースのシステムは、不正なシーケンシング、不適切なテクニックの使用、タイミングエラーなどのタスク実行における逸脱を識別することができる。 誤検出を複雑にするクラス内変動,視点差,構成的活動構造がもたらす課題について検討する。 さらに、既存のデータセット、評価指標、最先端の手法を概観し、手続き構造、監督レベル、学習戦略の活用に基づいてアプローチを分類する。 真の誤りから許容可能な変分を区別するといったオープンな課題や、ニューロシンボリックな推論や反事実的状態モデリングなど、将来の方向性とともにエラーのモデル化が議論されている。 本研究の目的は、様々な領域における安全性、効率、タスクパフォーマンスを高める可能性を強調し、手続き的活動における視覚に基づく誤り分析の統一的な視点を確立することである。

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