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Vorausschauende Blickvorhersage durch Audio-Visuelle Verarbeitung in der Egozentrische Videoanalyse


Core Concepts
Ein neuartiger Ansatz zur Fusion von Audio- und Videosignalen, der räumliche und zeitliche Korrelationen separat modelliert, um die Blickvorhersage in egozentrische Videos zu verbessern.
Abstract
Die Studie präsentiert einen neuartigen Ansatz zur Vorausschau von Blickbewegungen in egozentrische Videos, indem sowohl visuelle als auch Audioinformationen genutzt werden. Der Kernaspekt ist ein Modell, das die Audio-Visuelle-Fusion in zwei separaten Modulen für räumliche und zeitliche Korrelationen vornimmt. Das räumliche Modul erfasst die Zusammenhänge zwischen Audiosignalen und visuellen Objekten innerhalb eines Frames, während das zeitliche Modul die Beziehungen zwischen Audio und Videosequenzen über die Zeit modelliert. Zusätzlich wird ein neuartiges kontrastives Lernverfahren eingeführt, das die fusionierten Audio-Visuelle-Repräsentationen weiter verbessert. Umfangreiche Experimente auf zwei egozentrische Videodatensätzen zeigen, dass der vorgeschlagene Ansatz die Leistung bei der Blickvorhersage deutlich steigert und den Stand der Technik übertrifft. Die Visualisierungen demonstrieren, wie das Modell die Korrelationen zwischen Audio und visuellen Merkmalen in Raum und Zeit erfasst, um die Blickvorhersage zu verbessern.
Stats
Die Beobachtungszeit beträgt 3 Sekunden und die Vorhersagezeit 2 Sekunden. Die Videoframes werden mit einer Auflösung von 256x256 Pixeln und einer Framerate von 8 FPS verarbeitet. Die Audioeingabe wird als Spektrogramm mit 256 Frequenzbändern und einer Fenstergröße von 10ms sowie einem Überlapp von 5ms dargestellt.
Quotes
"Egozentrische Blickvorhersage dient als Schlüsselbaustein für die aufkommende Fähigkeit der Erweiterten Realität." "Audio-Signale können als wichtiger Hilfsmittelhinweis für die egozentrische Blickvorhersage dienen."

Key Insights Distilled From

by Bolin Lai,Fi... at arxiv.org 03-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2305.03907.pdf
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Deeper Inquiries

Wie könnte der vorgeschlagene Ansatz zur Blickvorhersage in anderen Anwendungen wie Mensch-Maschine-Interaktion oder Assistenzsysteme eingesetzt werden

Der vorgeschlagene Ansatz zur Blickvorhersage könnte in anderen Anwendungen wie Mensch-Maschine-Interaktion oder Assistenzsystemen eingesetzt werden, um die Interaktion zwischen Menschen und Technologie zu verbessern. Zum Beispiel könnte das Modell in Mensch-Maschine-Schnittstellen integriert werden, um die Aufmerksamkeit des Benutzers vorherzusagen und entsprechend zu reagieren. In Assistenzsystemen könnte die Blickvorhersage dazu genutzt werden, um die Bedürfnisse des Benutzers vorherzusehen und personalisierte Unterstützung anzubieten. Durch die Integration von Audio-Visual-Modellen in solche Systeme könnte die Interaktion natürlicher und effizienter gestaltet werden.

Welche zusätzlichen Modalitäten wie Körperhaltung oder Sprachsignale könnten in Zukunft die Leistung der Blickvorhersage weiter verbessern

Zusätzliche Modalitäten wie Körperhaltung oder Sprachsignale könnten die Leistung der Blickvorhersage weiter verbessern, indem sie zusätzliche Kontextinformationen liefern. Die Körperhaltung des Benutzers könnte Hinweise darauf geben, wohin der Blick gerichtet ist oder welche Handlungen ausgeführt werden. Sprachsignale könnten ebenfalls wichtige Informationen liefern, z. B. wenn eine Person auf eine bestimmte Person oder ein Objekt im Raum verweist. Durch die Integration dieser Modalitäten in das Modell könnte die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Blickvorhersage weiter gesteigert werden.

Wie lassen sich die erlernten Audio-Visuelle-Repräsentationen für andere Aufgaben wie Handlungserkennung oder Objektlokalisation nutzen

Die erlernten Audio-Visuelle-Repräsentationen könnten für andere Aufgaben wie Handlungserkennung oder Objektlokalisation genutzt werden, indem sie eine umfassende multimodale Darstellung der Umgebung bieten. Zum Beispiel könnten die Repräsentationen verwendet werden, um Handlungen in Videos zu erkennen, indem sowohl visuelle als auch auditive Hinweise berücksichtigt werden. Für die Objektlokalisation könnten die Repräsentationen verwendet werden, um akustische Signale mit visuellen Informationen zu verknüpfen und so die Position von Objekten im Raum präziser zu bestimmen. Durch die Nutzung der multimodalen Repräsentationen könnten verschiedene Aufgaben effizienter und genauer durchgeführt werden.
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