使用事件相机的基于超图的多视角动作识别

Core Concepts

提出了一种基于超图神经网络的多视角事件相机动作识别框架,有效融合了不同视角和时间段的特征,显著提高了动作识别的准确性。

Abstract

本文提出了一种基于超图神经网络的多视角事件相机动作识别框架HyperMV。首先,将离散的事件数据转换为帧式中间表示,并使用共享卷积网络从不同视角提取特征。然后,将每个视角和时间段的特征视为顶点,通过基于规则和KNN的策略构建超边,建立多视角超图神经网络,捕捉视角和时间特征之间的高阶关联。同时引入顶点注意力机制进行特征融合。最后,为每个顶点分配权重生成最终嵌入用于动作分类。

实验结果表明,HyperMV在跨主体和跨视角场景下均显著优于基线方法,并且在帧式多视角动作识别中也超越了最新水平。此外,本文还构建了目前最大规模的事件相机多视角动作数据集THUMV-EACT-50,为该领域的研究提供了有价值的资源。

Stats

事件相机每个像素点的亮度变化超过一定阈值时会触发事件,事件数据以(x, y, t, p)的形式记录,其中x和y是像素坐标,t是时间戳,p是极性。
事件帧It
v(x, y)通过累加同一时间间隔内每个像素点的事件极性来构建。

Quotes

无

Key Insights Distilled From

Hypergraph-based Multi-View Action Recognition using Event Cameras

by Yue Gao,Jiax... at arxiv.org 03-29-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.19316.pdf

Deeper Inquiries

如何进一步提高基于事件相机的多视角动作识别的泛化能力,例如通过迁移学习或元学习等方法

为了进一步提高基于事件相机的多视角动作识别的泛化能力，可以考虑采用迁移学习或元学习等方法。在迁移学习中，可以通过在一个或多个视角上训练的模型的知识来帮助在新视角上进行动作识别。这种方法可以利用在一个视角上学到的特征和模式来帮助在其他视角上进行准确的动作分类。另外，元学习可以通过在多个视角上进行快速学习和适应，从而提高模型在新视角上的泛化能力。通过元学习，模型可以更快地适应新的视角和动作类别，从而提高整体的泛化性能。

除了动作识别,事件相机多视角数据在哪些其他计算机视觉任务中可能会有应用

除了动作识别，事件相机多视角数据还可以在许多其他计算机视觉任务中发挥作用。例如，在行为分析中，多视角数据可以提供更全面和准确的行为识别和分析。在人体姿势估计中，多视角数据可以帮助更准确地捕捉和分析人体姿势和动作。此外，在行人重识别和目标跟踪等任务中，多视角数据也可以提供更多的信息和视角，从而提高识别和跟踪的准确性和鲁棒性。

如何利用事件相机的高时间分辨率特性,结合动作识别任务设计新的损失函数或网络结构

利用事件相机的高时间分辨率特性，结合动作识别任务设计新的损失函数或网络结构可以进一步提高模型的性能。例如，可以设计一种损失函数，结合时间信息来强调动作序列中不同时间点的重要性，从而更好地捕捉动作的时序特征。此外，可以设计一种网络结构，利用事件数据的时间信息和空间信息，设计更有效的特征提取和融合模块，以更好地捕捉动作的细微变化和动态特征。通过这些方法，可以进一步优化事件相机多视角动作识别任务的性能和准确性。