手-物交互的潜在描述子空间与推断模型的构建
计算机视觉与模式识别
2017-09-13 v1
摘要
基于外观的通用物体识别是一个具有挑战性的问题，因为物体的所有可能外观无法被登记，尤其是每天都有新物体产生。然而，物体的功能具有相对较少的原型。因此，基于功能的新型物体分类可能是通用物体识别的有价值工具。物体功能与处理功能物体时的手-物交互密切相关；即手如何接近物体、手的哪些部分及接触物体、以及交互期间手的形状。手-物交互有助于建模物体功能。然而，由于物体形状和抓握手势本质上具有连续变化，很难为交互分配离散标签。为了描述这些交互，我们提出了从人类手-物交互的未标记外观中获取的交互描述子空间。通过使用交互描述子，我们可以数值化描述物体外观与其可能的手交互之间的关系。该模型仅从物体图像推断交互的定量状态。它还识别为手交互设计的物体部分，例如握把和手柄。我们证明了所提方法可以无监督地生成对应于交互类型的聚类交互描述子。并且我们还证明了该模型可以推断可能的手-物交互。
引用
@article{arxiv.1709.03739,
title = {Construction of Latent Descriptor Space and Inference Model of Hand-Object Interactions},
author = {Tadashi Matsuo and Nobutaka Shimada},
journal= {arXiv preprint arXiv:1709.03739},
year = {2017}
}