EGO-CH：基于自我中心视觉的游客行为理解数据集与基础任务
计算机视觉与模式识别
2020-02-04 v1
摘要
为文化遗址游客配备可穿戴设备，可轻松收集其偏好信息，进而利用增强现实改善文化商品的体验。此外，自我中心视频可利用计算机视觉与机器学习进行处理，以实现游客行为的自动化分析。推断出的信息可在线用于辅助游客，也可离线用于支持遗址管理者。尽管此类技术对文化遗产具有积极影响，但由于适合研究相关问题的公开数据集数量有限，该主题目前研究不足。为解决此问题，本文提出 EGOcentric-Cultural Heritage (EGO-CH)，即首个面向文化遗址游客行为理解的自我中心视频数据集。该数据集在两个文化遗址采集，包含 名受试者获取的超过 小时视频，标注了 个环境与 多个不同的兴趣点。数据集的一个大型子集由 段视频组成，并关联了真实游客填写的问卷。为鼓励该主题研究，我们提出了 项具有挑战性的任务（基于房间的定位、兴趣点/物体识别、物体检索与问卷预测），有助于理解游客行为，并报告了在该数据集上的基线结果。
引用
@article{arxiv.2002.00899,
title = {EGO-CH: Dataset and Fundamental Tasks for Visitors BehavioralUnderstanding using Egocentric Vision},
author = {Francesco Ragusa and Antonino Furnari and Sebastiano Battiato and Giovanni Signorello and Giovanni Maria Farinella},
journal= {arXiv preprint arXiv:2002.00899},
year = {2020}
}