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HaHeAE:一種在擴展實境中學習人類手部和頭部運動之通用聯合表徵的自監督方法


核心概念
HaHeAE 是一種新型的自監督學習方法,可以學習人類手部和頭部運動的通用聯合表徵,並應用於擴展實境(XR)中。
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論文概述 本論文介紹了 HaHeAE,這是一種用於學習擴展實境 (XR) 中人類手部和頭部運動之通用聯合表徵的新型自監督方法。該方法的核心是一個自動編碼器 (AE),它使用基於圖卷積網絡 (GCN) 的語義編碼器和基於擴散的隨機編碼器來分別學習手部-頭部運動的聯合語義和隨機表徵。此外,它還採用了基於擴散的解碼器,從學習到的嵌入中重建原始信號。 研究背景 人類手部和頭部運動是擴展實境 (XR) 中最普遍的輸入方式,對於各種 XR 應用至關重要,例如交互目標預測、重定向行走、減少暈動症、用戶識別和活動識別等。然而,現有的手部和頭部建模方法通常只關注單一模態或特定應用,忽略了手部和頭部運動在幾乎所有活動中都密切協調的事實。 研究方法 HaHeAE 方法的核心是一個自動編碼器,它包含以下組件: 基於 GCN 的語義編碼器: 使用圖卷積網絡從手部-頭部數據中提取語義特徵。 基於 DDIM 的隨機編碼器: 採用去噪擴散隱式模型 (DDIM) 對原始手部-頭部數據的隨機變化進行編碼。 基於 DDIM 的手部-頭部解碼器: 使用語義和隨機手部-頭部表徵重建原始輸入信號。 手部-頭部預測: 作為輔助訓練任務,用於優化語義表徵中編碼的時空特徵。 實驗結果 研究人員在三個公開可用的 XR 數據集(EgoBody、ADT 和 GIMO)上對 HaHeAE 進行了評估,這些數據集包含在不同 XR 環境中由不同用戶執行各種日常活動時收集的人類手部和頭部數據。實驗結果表明,HaHeAE 在重建質量方面顯著優於其他方法,並且可以泛化到不同的用戶、活動和 XR 環境。 主要貢獻 本研究的主要貢獻有三方面: 提出了 HaHeAE,這是一種新型的自監督方法,它首先使用基於 GCN 的語義編碼器和基於擴散的隨機編碼器分別從手部-頭部信號中學習聯合語義和隨機嵌入,然後應用基於擴散的解碼器從學習到的嵌入中重建原始信號。 在三個公開的 XR 數據集上進行了廣泛的實驗,證明了該方法在重建質量方面顯著優於其他方法,並且可以泛化到不同的用戶、活動和 XR 環境。 展示了該方法的新應用,包括可解釋的手部-頭部集群識別和手部-頭部運動生成,並且可以用作兩個實際下游任務(用戶識別和活動識別)的有效特徵提取器。 總結 HaHeAE 是一種很有前景的方法,它首次證明了以自監督的方式學習人類手部和頭部運動之通用聯合表徵的可 feasibility。這項工作為 XR 中的手部-頭部行為建模開闢了一個令人興奮的新研究方向。
統計資料
在 ADT 數據集上,HaHeAE 在手部和頭部重建方面分別比其他方法提高了 49.2% 和 74.0%。 在 GIMO 數據集上,HaHeAE 在手部和頭部重建方面分別比其他方法提高了 44.3% 和 57.3%。 在 EgoBody 數據集上進行的用戶識別任務中,HaHeAE 的準確率達到 29.8%,明顯優於其他方法。 在 EgoBody 和 ADT 數據集上進行的活動識別任務中,HaHeAE 的準確率分別為 55.7% 和 63.9%,同樣優於其他方法。

深入探究

除了用戶識別和活動識別之外,HaHeAE 學習到的手部-頭部聯合表徵還可以用於哪些其他 XR 應用?

除了用戶識別和活動識別,HaHeAE 學習到的手部-頭部聯合表徵還可以用於以下 XR 應用: 人機交互: HaHeAE 可以用於構建更自然、更直觀的人機交互方式。例如,可以利用手部-頭部聯合表徵來識別用戶的意圖,預測用戶的目標,並提供更智能的 XR 系統反饋。例如: 手勢控制: 識別更複雜的手勢指令,例如雙手協同操作,或是結合頭部動作的指向。 虛擬化身控制: 讓虛擬化身的手部和頭部動作更自然,更符合人類行為習慣,提升虛擬社交的真實感。 虛擬內容創作: HaHeAE 可以用於生成更逼真、更富有表現力的虛擬角色動畫。例如,可以利用手部-頭部聯合表徵來生成更自然的角色動作,例如抓取、指向、觀察等,提升虛擬內容的品質。 用戶體驗優化: HaHeAE 可以用於分析用戶在 XR 環境中的行為模式,例如識別用戶感到困惑或不適的時刻,並據此優化 XR 環境的設計和內容,提升用戶體驗。例如: 減少暈動症: 根據用戶頭部動作預測暈動症發生的可能性,並及時調整虛擬環境,例如降低移動速度或改變視角。 優化虛擬物件擺放: 分析用戶手部動作和頭部朝向,了解用戶在虛擬環境中的關注點和交互習慣,從而優化虛擬物件的擺放位置和交互方式。 輔助技術: HaHeAE 可以用於開發幫助殘障人士的輔助技術。例如,可以利用手部-頭部聯合表徵來控制輪椅或機械臂,或是將其應用於手語識別系統,幫助聽障人士更方便地與他人溝通。

如果將 HaHeAE 應用於更複雜和動態的 XR 環境中,例如多人協作場景,其性能會如何變化?

將 HaHeAE 應用於更複雜和動態的 XR 環境中,例如多人協作場景,其性能可能會受到以下因素影響: 遮擋問題: 在多人場景中,由於攝像機視角限制以及人與人之間的遮擋,可能會導致手部和頭部數據的丟失或不完整,進而影響 HaHeAE 的性能。 多人交互的複雜性: 多人交互場景下,手部和頭部動作的語義更加複雜多變,例如需要區分不同用户的動作,以及識別用户之間的交互關係,這對 HaHeAE 的表徵學習能力提出了更高的要求。 計算複雜度: 多人場景下,需要處理的數據量大幅增加,這會增加 HaHeAE 的計算複雜度,影響其實時性能。 為了應對這些挑戰,可以考慮以下改進方向: 結合多視角信息: 利用多個攝像機或傳感器獲取更全面的場景信息,減少遮擋對數據採集的影響。 引入注意力機制: 在 HaHeAE 模型中引入注意力機制,例如 Transformer 模型,使模型能夠更好地捕捉多人交互中的關鍵信息,例如用戶之間的視線交流和肢體接觸。 開發更高效的模型結構: 探索更高效的模型結構,例如輕量級圖卷積網絡,以降低模型的計算複雜度,提升其實時性能。

如何將 HaHeAE 與其他模態的信息(例如眼動追踪數據、生理信號)相結合,以構建更全面和精確的人類行為模型?

將 HaHeAE 與其他模態的信息相結合,可以構建更全面和精確的人類行為模型。以下是一些可行的方案: 多模態數據融合: 可以利用多模態數據融合技術,例如將 HaHeAE 提取的手部-頭部表徵與眼動追踪數據、生理信號等其他模態信息進行融合,從而獲得更全面的用戶狀態信息。具體的融合方法可以是: 特徵級融合: 將不同模態數據提取的特徵向量進行拼接,再輸入到後續的模型中進行處理。 決策級融合: 分別利用不同模態數據訓練模型,再將各個模型的預測結果進行融合,例如加權平均或投票。 多任務學習: 可以將 HaHeAE 與其他模態信息的分析任務結合起來,例如同時進行手部-頭部動作識別、眼動追踪和生理信號分析,利用多任務學習框架共享模型參數,提升模型的泛化能力。 基於圖模型的聯合表徵學習: 可以利用圖模型來表示不同模態信息之間的關係,例如將用戶、手部、頭部、眼睛、生理信號等視為圖中的節點,利用圖卷積網絡來學習更 comprehensive 的聯合表徵。 通過結合多模態信息,可以更全面地理解用戶的行為和意圖,例如: 注意力建模: 結合眼動追踪數據可以更準確地識別用戶的注意力焦點,例如用戶正在關注哪個虛擬物件,或是與哪位用戶進行交流。 情緒識別: 結合生理信號,例如心率、皮膚電導等,可以分析用戶的情緒狀態,例如興奮、緊張、沮喪等,從而提供更人性化的 XR 交互體驗。 總之,將 HaHeAE 與其他模態信息相結合,可以構建更全面、更精確的人類行為模型,為 XR 應用帶來更豐富的可能性。
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