MMAug, 2023

自我中心视觉的未来展望

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TL;DR对于可以整合到日常生活中的可穿戴计算机、外置摄像头和数字叠加技术等未来的先知性研究，本文通过以人物为基础的故事来描绘未来，并提供了之前定义的研究任务与未来之间的映射，对每个任务进行了调研，包括开创性的作品、最新技术方法和可用数据集，然后反思了目前技术的局限，最后提出了为了实现始终开启、个性化和增强式的自我中心视觉的未来研究的建议。
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发现论文，激发创造
  • 关于将自心视觉应用于工业场景的研究

    利用第一人称视角的环绕视觉设备，改进和增强工业使用场景中的数据采集、注释、标记和下游应用，为传统工业机器视觉工作流提供补充。

    Jun, 2024

  • 自我中心视角下手部分析：综述

    本文调查了多个已有的数据集与方法，致力于采用 'egocentric vision' 技术实现手部的定位、动作理解和人机交互，展示并提供了关于手部注释的突出数据集列表。

    Dec, 2019

  • 通过眼动追踪实现日常虚拟现实

    通过调查注意力和认知模型、隐私保护方法和协议，研究人员完成了 3 个主要研究贡献，旨在将 VR 和随身式头戴式设备推向日常生活。

    Mar, 2022

  • 依据情境的摄像头与知识：计算机视觉中一种以自我为中心的认识论

    研究以人为中心的方法来补充计算机视觉中心方法，结合雌性主义认识论与人类的视角构建 “Egocentric 认识论”，促进人工智能技术与人文关怀的结合。

    Jun, 2023

  • 基于时间连接序列的自我中心视频描述

    本研究旨在利用一种新的方法，即多态输入的注意力循环网络，来描述自我中心影像序列的故事情节，并发布了第一个自我中心影像序列描述数据集，该方法的表现优于传统的注意力编码器 - 解码器方法。

    Apr, 2017

  • 第一人称视角方法的演化：概述

    介绍第一人称视角感知技术，重点是对于视频分析的实时处理方案的发展历程，方法及挑战。

    Sep, 2014

  • 从人类视觉跨度估计自我中心姿态

    提出了一种基于深度学习的实时方法，利用相机 SLAM 和身体图像，同时计算出头部姿态、身体姿态和前景 / 背景分离，并引入一定的几何一致性限制，用于从佩戴设备的围绕视野中估计身体姿态。

    Apr, 2021

  • 自我视角在视角不变动作识别中的作用

    本文主要研究如何利用佩戴式摄像头所获得的数据进行行为识别。研究发现，使用卷积神经网络进行自我视角识别可以开辟行为识别领域的新研究视角。

    Jun, 2019

  • 眼动追踪虚拟现实：方法和隐私挑战的综合调查

    该研究综合了 2012 年至 2022 年之间的文献，重点概述了虚拟现实中的眼动追踪技术及其在认证、隐私保护等方面的应用与挑战。针对用户隐私泄露问题，提出了三个研究方向。

    May, 2023

  • 自我的场景感知人体轨迹预测

    利用身体携带的相机和传感器，通过对用户的视角进行全景导航数据收集，提出了一种基于周围静态场景的人体运动预测方法，该方法利用扩散模型生成潜在的未来轨迹分布，并引入了一种紧凑表示方法来编码用户对环境的视觉记忆，以及一种高效的样本生成技术来加速扩散模型的实时推理。对模型进行了实验和基准测试，结果表明该模型在避免碰撞和轨迹模式覆盖等关键指标上优于现有方法。

    Mar, 2024