In My Perspective, In My Hands: Accurate Egocentric 2D Hand Pose and Action Recognition
作者: Wiktor Mucha, Martin Kampel
分类: cs.CV
发布日期: 2024-04-14 (更新: 2024-07-24)
备注: Accepted at: The 18th IEEE International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition
DOI: 10.1109/FG59268.2024.10582035
💡 一句话要点
提出EffHandNet和EffHandEgoNet以解决2D手势识别问题
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)
关键词: 自我中心视频 2D手势估计 动作识别 EffHandNet EffHandEgoNet 变换器模型 用户体验 智能监控
📋 核心要点
- 现有方法主要依赖3D手势输入，导致计算复杂且用户体验差，限制了自我中心动作识别的应用。
- 本文提出EffHandNet和EffHandEgoNet两种新方法，分别针对单手和自我中心视角下的手势估计，简化了输入要求。
- 在H2O和FPHA数据集上，本文方法实现了91.32%和94.43%的准确率，显著超越了现有的3D方法，展示了2D手势数据的有效性。
📝 摘要（中文）
动作识别对于自我中心视频理解至关重要，能够实现日常活动的自动监测。现有研究主要集中在3D手势输入上，需依赖复杂的深度估计网络或不便的深度传感器。本文填补了2D手势在自我中心动作识别中的研究空白，提出了EffHandNet和EffHandEgoNet两种新方法，分别用于单手和自我中心视角下的手势估计。这两种方法在H2O和FPHA基准测试中均超越了现有的最先进模型。此外，本文还提出了一种基于2D手势和物体姿态的稳健动作识别架构，结合了EffHandEgoNet和基于变换器的动作识别方法，在H2O和FPHA数据集上实现了91.32%和94.43%的准确率，超越了包括3D方法在内的现有技术。研究表明，使用2D骨架数据是自我中心动作理解的有效方法。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决自我中心视频中的2D手势估计和动作识别问题。现有方法多依赖于3D手势输入，导致计算复杂且用户体验不佳，限制了其在实际应用中的推广。
核心思路：论文提出了EffHandNet和EffHandEgoNet两种新方法，分别用于单手和自我中心视角下的手势估计，旨在利用2D图像数据进行高效的动作识别。通过简化输入要求，降低了对复杂深度传感器的依赖。
技术框架：整体架构包括两个主要模块：EffHandNet用于单手姿态估计，EffHandEgoNet则专注于自我中心视角下的手势与物体交互。动作识别部分结合了基于变换器的模型，形成了一个完整的动作识别系统。
关键创新：最重要的技术创新在于提出了针对2D手势的高效估计方法，EffHandEgoNet能够捕捉手与物体之间的交互，显著提升了动作识别的准确性和效率。
关键设计：在网络结构上，EffHandNet和EffHandEgoNet采用了轻量级设计，优化了参数设置和损失函数，以提高推理速度和准确率。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在H2O和FPHA数据集上，本文提出的方法实现了91.32%和94.43%的准确率，分别比现有的最先进方法提升了显著的性能，尤其是在推理速度上表现更为优越，展示了2D手势数据在动作理解中的有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能家居监控、增强现实和虚拟现实等场景，能够实现更自然的人机交互和自动化监测。未来，该技术有望在医疗、教育和娱乐等多个领域发挥重要作用，提升用户体验和操作效率。
📄 摘要（原文）
Action recognition is essential for egocentric video understanding, allowing automatic and continuous monitoring of Activities of Daily Living (ADLs) without user effort. Existing literature focuses on 3D hand pose input, which requires computationally intensive depth estimation networks or wearing an uncomfortable depth sensor. In contrast, there has been insufficient research in understanding 2D hand pose for egocentric action recognition, despite the availability of user-friendly smart glasses in the market capable of capturing a single RGB image. Our study aims to fill this research gap by exploring the field of 2D hand pose estimation for egocentric action recognition, making two contributions. Firstly, we introduce two novel approaches for 2D hand pose estimation, namely EffHandNet for single-hand estimation and EffHandEgoNet, tailored for an egocentric perspective, capturing interactions between hands and objects. Both methods outperform state-of-the-art models on H2O and FPHA public benchmarks. Secondly, we present a robust action recognition architecture from 2D hand and object poses. This method incorporates EffHandEgoNet, and a transformer-based action recognition method. Evaluated on H2O and FPHA datasets, our architecture has a faster inference time and achieves an accuracy of 91.32% and 94.43%, respectively, surpassing state of the art, including 3D-based methods. Our work demonstrates that using 2D skeletal data is a robust approach for egocentric action understanding. Extensive evaluation and ablation studies show the impact of the hand pose estimation approach, and how each input affects the overall performance.