Ein genauer Blick auf alltägliche Aktivitäten

Aktivitäten des täglichen Lebens (ADLs) sind essentielle Aufgaben, die Leute täglich erledigen, um für sich selbst zu sorgen. Dazu gehören Dinge wie Essen, Anziehen, Baden und Aufräumen. Es ist wichtig, diese Aktivitäten zu erkennen und zu verstehen, besonders in Bereichen wie Gesundheitsversorgung, Smart-Home-Technologie und Robotik. Allerdings konzentrieren sich die meisten Studien und Datensätze auf grundlegende ADLs und ignorieren oft die komplexeren Interaktionen, die auftreten, wenn mehrere Personen an diesen Aufgaben beteiligt sind, besonders in einem häuslichen Umfeld.

Dieser Artikel stellt einen neuen Datensatz und eine Methode vor, um diese komplexen Interaktionen zu analysieren, genannt InteractADL. Dieser Datensatz beinhaltet nicht nur Videos von ADLs, sondern konzentriert sich auch darauf, wie Menschen während dieser Aufgaben miteinander und mit Objekten interagieren.

#Die Herausforderung komplexer ADLs

Die Untersuchung von ADLs kann aus mehreren Gründen herausfordernd sein:

1. Dauer: Viele Aktivitäten können lange dauern. Zum Beispiel kann das Reinigen eines Hauses mehrere Stunden in Anspruch nehmen, dabei werden viele kleinere Handlungen durchgeführt.

2. Mensch-Objekt- und Mensch-Mensch-Interaktionen: ADLs beinhalten oft verschiedene Interaktionen, wie zum Beispiel, wie eine Person ein Objekt benutzt oder wie sie mit einer anderen Person zusammenarbeitet. Diese komplexen Beziehungen zu erfassen, ist entscheidend für ein vollständiges Verständnis von ADLs.

3. Ähnliche Aktionen: Es gibt viele Arten von Aktionen, die ähnlich aussehen und klingen, was es schwierig macht, diese mit bestehenden Methoden genau zu erkennen.

Diese Herausforderungen machen es notwendig, einen neuen Datensatz zu erstellen, der die Nuancen von Interaktionen mit mehreren Personen in alltäglichen Aktivitäten genau erfassen kann.

#Einführung von InteractADL

Um diese Herausforderungen anzugehen, wurde InteractADL erstellt. Dieser Datensatz enthält Videos, die aus mehreren Blickwinkeln gefilmt wurden und zeigt, wie verschiedene Leute miteinander und mit Objekten in einem häuslichen Umfeld interagieren.

#Struktur des Datensatzes

Der Datensatz hat folgende wichtige Merkmale:

• Mehrere Ansichten: Jede Aktivität wird mit mehreren Kameras aufgezeichnet. Diese Kameras bieten sowohl Perspektiven aus der Ich-Perspektive (Ego-View) als auch aus der Draufsicht. Die verschiedenen Winkel helfen, den vollständigen Kontext der Aktivitäten zu erfassen.

• Detaillierte Anmerkungen: Der Datensatz enthält detaillierte Hinweise zu jeder Aktivität, einschliesslich dessen, was die Leute tun und wie sie mit Objekten und einander interagieren. Diese Informationen sind in übergeordnete Aktivitätslabel (die übergeordnete Aufgabe) und atomare Aktionslabel (spezifische Handlungen, die Teil der grösseren Aufgabe sein könnten) organisiert.

• Mensch- und Objektinteraktionen: Die Anmerkungen beschreiben auch, wie Menschen in den Kontext der Aktivitäten mit Objekten und miteinander interagieren.

Diese Merkmale erlauben es Forschern, ADLs besser zu analysieren und zu verstehen, auf eine reichhaltigere, detailliertere Weise.

#Namensjustierung: Eine neue Methode zur Erkennung

Um das Beste aus dem InteractADL-Datensatz herauszuholen, wurde eine neue Methode namens Namensjustierung entwickelt. Diese Methode verbessert, wie Maschinen Aktivitäten in Videos erkennen und kategorisieren, indem die Namen für verschiedene Handlungen verfeinert werden.

#Wie Namensjustierung funktioniert

Namensjustierung konzentriert sich darauf, die Namen zu verbessern, die Aktivitäten zugewiesen werden. Diese Methode trainiert Maschinen, effektivere Labels für jede Aktion basierend auf den verfügbaren Videodaten zu erstellen. Indem die Art und Weise, wie Aktivitäten benannt werden, angepasst wird, hilft die Methode Computern, bessere Unterscheidungen zwischen ähnlichen Aktionen zu treffen.

#Kombinieren von Ansätzen

Namensjustierung kann auch zusammen mit bestehenden Methoden namens Prompt-Tuning arbeiten. Diese Kombination ermöglicht effektiveres Lernen und verbesserte Ergebnisse bei der Erkennung verschiedener Aktivitäten.

#Bewertung der Effektivität

Die Effektivität der Namensjustierung wurde mit dem InteractADL-Datensatz und anderen etablierten Datensätzen bewertet. Die Ergebnisse zeigen, dass die Namensjustierung die Leistung bei Few-Shot-Klassifikationsaufgaben erheblich steigert, bei denen Maschinen nur aus einer Handvoll Beispielen lernen.

#Bedeutung von Mehransichts-Daten

Die Verwendung mehrerer Kamerawinkel zur Erfassung von Aktivitäten ermöglicht ein umfassenderes Verständnis dafür, wie Aufgaben im realen Leben durchgeführt werden. Jede Ansicht kann einzigartige Einblicke in die durchgeführten Handlungen geben und Details offenbaren, die bei einer einzelnen Kamera möglicherweise übersehen werden.

#Vergleich mit bestehenden Datensätzen

Viele bestehende Datensätze konzentrieren sich ausschliesslich auf Einzelpersonenaktionen oder spezifische Umgebungen. Im Gegensatz dazu erfasst InteractADL die Interaktionen von zwei oder mehr Personen, die gemeinsam alltägliche Aufgaben durchführen. Es gibt nur wenige Datensätze, die sich wirklich auf Interaktionen mehrerer Personen konzentrieren, was InteractADL einzigartig macht.

#Datensammlung

Die Erstellung des InteractADL-Datensatzes umfasste das Aufzeichnen von Aktivitäten in echten Haushalten. Der Datensammlungsprozess zielte darauf ab, authentische und spontane Interaktionen zu erfassen, anstatt geskriptete oder inszenierte Aktionen. Dieser Ansatz verleiht dem Datensatz einen Vorteil in Bezug auf Realismus und Anwendbarkeit in realen Szenarien.

#Wie die Daten gesammelt wurden

Die Daten wurden mit 26 Kameras erfasst, die in verschiedenen Räumen aufgestellt waren. Das Setup stellte sicher, dass die aufgezeichneten Aktivitäten eine Reihe von Blickwinkeln boten, einschliesslich direkter Ansichten, Draufsichten und Ich-Perspektiven. Jede Aktivität wurde sorgfältig annotiert, um verschiedene Details einzuschliessen und sicherzustellen, dass alle Aktionen und Interaktionen gründlich dokumentiert wurden.

#Annotationsprozess

Die Annotation des InteractADL-Datensatzes umfasst:

1. Hochgradige Aktivitätslabel: Diese Labels kategorisieren die übergeordnete Aufgabe, die durchgeführt wird, wie „Aufräumen“ oder „Kochen“.

2. Atomare Aktionsklassen-Labels: Diese repräsentieren die kleineren Aktionen, die die grössere Aufgabe ausmachen, wie „eine Fläche abwischen“ oder „Geschirr wegräumen“.

3. Bounding-Boxen: Jede Person und jedes Objekt in den Videos wird mit Bounding-Boxen markiert, um ihre Standorte und Rollen in den Aktivitäten zu identifizieren.

4. Szenengraphen: Die Anmerkungen bieten auch eine visuelle Darstellung der Interaktionen zwischen Menschen und Objekten, die die Beziehungen erfassen, die während der Aktivitäten auftreten.

#Der Wert von InteractADL

Die Erstellung von InteractADL zielt darauf ab, unsere Fähigkeit zu verbessern, alltägliche Aktivitäten besser zu verstehen und zu erkennen. Dieser Datensatz dient nicht nur als Werkzeug für Forscher in verschiedenen Bereichen, sondern ist auch ein Schritt in Richtung Fortschritt in Technologien für Smart Homes und unterstützende Robotik.

#Ergebnisse und Vergleiche

Die neuen Methoden, die für InteractADL entwickelt wurden, haben vielversprechende Ergebnisse im Vergleich zu früheren Benchmarks gezeigt. Die Kombination aus Namensjustierung und den umfangreichen Daten von InteractADL übertrifft viele bestehende Ansätze bei der Erkennung komplexer Interaktionen und Aktivitäten.

#Leistungsmerkmale

Bei Tests mit Benchmark-Datensätzen zeigten Methoden, die auf InteractADL angewendet wurden, bemerkenswerte Verbesserungen. Dies unterstreicht die Bedeutung des Datensatzes und der vorgeschlagenen Methoden zur Verbesserung der Aufgaben zur Aktivitätserkennung.

#Zukünftige Richtungen

Die Veröffentlichung des InteractADL-Datensatzes eröffnet neue Wege für zukünftige Forschung. Forscher können diese Ressource nutzen, um komplexe ADLs weiter zu erforschen, Erkennungstechniken zu verbessern und ausgeklügeltere Modelle für das Verständnis menschlicher Interaktionen zu entwickeln.

#Fazit

InteractADL stellt einen bedeutenden Fortschritt im Studium der Aktivitäten des täglichen Lebens dar. Durch die Bereitstellung eines detaillierten Multi-View-Datensatzes und die Einführung innovativer Methoden wie Namensjustierung legt diese Arbeit den Grundstein für ein besseres Verständnis und die Erkennung komplexer Interaktionen im Alltag. Dieser Einsatz wird zur Verbesserung in der Gesundheitsversorgung, in Smart-Home-Systemen und in der Robotik beitragen, was letztendlich die Zugänglichkeit und Unterstützung für Personen in ihren täglichen Aktivitäten erhöht.