On the Utility of 3D Hand Poses for Action Recognition

📄 arXiv: 2403.09805v2 📥 PDF

作者: Md Salman Shamil, Dibyadip Chatterjee, Fadime Sener, Shugao Ma, Angela Yao

分类: cs.CV, cs.LG

发布日期: 2024-03-14 (更新: 2024-08-14)

备注: ECCV 2024; https://s-shamil.github.io/HandFormer/

💡 一句话要点

提出HandFormer以解决3D手势在动作识别中的不足

🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 3D手势识别 动作识别 多模态学习 手-物体交互 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有方法在动作识别中未能充分利用3D手势，导致对人类动作理解的不足。
  2. 论文提出HandFormer，通过结合高时间分辨率的3D手势与稀疏RGB帧，提升手-物体交互的建模效率。
  3. 实验结果表明，单模态HandFormer在计算量减少5倍的情况下超越了现有方法，并在多个数据集上实现了新的性能记录。

📝 摘要（中文）

3D手势是动作识别中一个未被充分探索的模态。手势虽然紧凑且信息丰富，但仅凭手势无法全面理解人类的动作，因为它们无法完全捕捉人类与物体和环境的交互。为此，我们提出了HandFormer，这是一种新颖的多模态变换器，旨在高效建模手-物体交互。HandFormer结合了高时间分辨率的3D手势与稀疏采样的RGB帧，以编码场景语义。通过观察手势的独特特性，我们对手势建模进行了时间因式分解，并通过短期轨迹表示每个关节。这种因式分解的姿态表示与稀疏RGB样本结合，表现出显著的效率和高准确性。仅使用手势的单模态HandFormer在计算量减少5倍的情况下超越了现有的基于骨架的方法。结合RGB，我们在Assembly101和H2O上实现了新的最先进性能，在自我中心动作识别中显著提升。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决3D手势在动作识别中的不足，现有方法无法全面捕捉人类与物体和环境的交互，导致对动作的理解不够深入。

核心思路：我们提出HandFormer，通过高效结合3D手势与RGB帧，利用手势的时间因式分解特性，提升动作识别的准确性和效率。

技术框架：HandFormer的整体架构包括两个主要模块：高时间分辨率的3D手势输入和稀疏RGB帧输入。手势数据通过时间因式分解进行建模，而RGB帧则用于捕捉场景的语义信息。

关键创新：最重要的创新在于将手势建模进行时间因式分解，使用短期轨迹表示每个关节，这种方法显著提高了模型的效率和准确性，与现有基于骨架的方法相比，计算量减少了5倍。

关键设计：在设计中，我们采用了稀疏采样的RGB帧，以减少计算负担，同时保持场景语义的完整性。此外，模型的损失函数和网络结构经过精心设计，以确保在不同模态下的有效融合。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，单模态HandFormer在仅使用手势的情况下，计算量减少5倍的同时，超越了现有的骨架方法。此外，结合RGB帧后，在Assembly101和H2O数据集上实现了新的最先进性能，显著提升了自我中心动作识别的准确性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括人机交互、虚拟现实、增强现实以及智能监控等。通过高效的动作识别，HandFormer能够在资源受限的环境中实现实时反馈，提升用户体验和系统智能化水平。未来，该技术可能会在智能家居、游戏和医疗等多个领域产生深远影响。

📄 摘要（原文）

3D hand pose is an underexplored modality for action recognition. Poses are compact yet informative and can greatly benefit applications with limited compute budgets. However, poses alone offer an incomplete understanding of actions, as they cannot fully capture objects and environments with which humans interact. We propose HandFormer, a novel multimodal transformer, to efficiently model hand-object interactions. HandFormer combines 3D hand poses at a high temporal resolution for fine-grained motion modeling with sparsely sampled RGB frames for encoding scene semantics. Observing the unique characteristics of hand poses, we temporally factorize hand modeling and represent each joint by its short-term trajectories. This factorized pose representation combined with sparse RGB samples is remarkably efficient and highly accurate. Unimodal HandFormer with only hand poses outperforms existing skeleton-based methods at 5x fewer FLOPs. With RGB, we achieve new state-of-the-art performance on Assembly101 and H2O with significant improvements in egocentric action recognition.