基于序列的第三人称视角下第一人称相机佩戴者识别
计算机视觉与模式识别
2025-06-03 v1
摘要
自我视角相机的日益普及，激发了人们对研究共享环境中多相机交互的浓厚兴趣。尽管 Ego4D 和 Ego-Exo4D 等大规模数据集推动了自我视角视觉研究，但多个相机佩戴者之间的交互仍未被充分探索——这是沉浸式学习和协作机器人等应用的关键空白。为弥补这一空白，我们提出了 TF2025，一个包含同步第一人称与第三人称视角的扩展数据集。此外，我们引入了一种基于序列的方法，结合运动线索与人员重识别技术，以在第三人称视频画面中识别第一人称佩戴者。
引用
@article{arxiv.2506.00394,
title = {Sequence-Based Identification of First-Person Camera Wearers in Third-Person Views},
author = {Ziwei Zhao and Xizi Wang and Yuchen Wang and Feng Cheng and David Crandall},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.00394},
year = {2025}
}