老年受试者测试中手势的检测
计算机视觉与模式识别
2023-01-26 v2 人工智能
摘要
我们的团队正在开发一项新的在线测试，用于分析随衰老相关的手部运动特征，该测试可远程在研究中心之外完成。为获取手部运动特征，参与者将被要求使用自己的电脑摄像头完成多种手势。然而，收集高质量的手部运动视频数据具有挑战性，尤其对于许多无 IT 背景的老年参与者。在数据收集过程中，关键步骤之一是检测参与者是否正确遵循测试指令，并检测来自不同设备的相似手势。此外，由于我们预计有数千名参与者完成测试，我们需要该过程自动化且准确。我们已实现了一个手势检测器来检测手部运动测试中的手势，我们的检测 mAP 为 0.782，优于当前最优方法。在本研究中，我们处理了从手部运动测试中收集的 20,000 张图像，并标注了 6,450 张图像以检测手部运动测试中的不同手势。本文有以下三点贡献。首先，我们比较并分析了不同网络结构在手势检测上的性能。其次，我们为提升模型准确率做了诸多尝试，并通过引入注意力层成功提升了相似手势的分类准确率。第三，我们创建了两个数据集，并在数据集中加入 20% 的模糊图像以探究不同网络结构受噪声数据的影响，我们的实验也表明我们的网络在噪声数据集上具有更好的性能。
引用
@article{arxiv.2110.14461,
title = {Hand gesture detection in tests performed by older adults},
author = {Guan Huang and Son N. Tran and Quan Bai and Jane Alty},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.14461},
year = {2023}
}