Unified Framework with Consistency across Modalities for Human Activity Recognition
作者: Tuyen Tran, Thao Minh Le, Hung Tran, Truyen Tran
分类: cs.CV
发布日期: 2024-09-04
备注: Accepted to BMVC 2024
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出基于跨模态一致性的统一框架，用于提升视频人体行为识别性能。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 人体行为识别 多模态融合 视频理解 神经网络 一致性学习
📋 核心要点
- 现有方法在人体行为识别中依赖单一模态，无法充分利用RGB和骨骼数据的互补信息。
- 论文提出一种名为COMPUTER的组合查询机，用于建模人和环境在时空中的交互，提取多模态特征。
- 实验表明，该方法在动作定位和群体活动识别任务上优于现有技术，性能显著提升。
📝 摘要（中文）
由于时空复杂性和上下文依赖性，视频中的人体行为识别极具挑战。以往研究通常依赖单一模态输入，如RGB或骨骼数据，限制了其利用跨模态互补优势的能力。最近的研究侧重于使用简单的特征融合技术来组合这两种模态。然而，由于这些输入模态之间固有的表示差异，设计一个统一的神经网络架构来有效利用它们的互补信息仍然是一个重大挑战。为了解决这个问题，我们提出了一个全面的多模态框架，用于鲁棒的基于视频的人体行为识别。我们的主要贡献是引入了一种新颖的组合查询机，称为COMPUTER（组合式人本查询机），这是一种通用的神经网络架构，用于建模感兴趣的人及其周围环境在空间和时间上的交互。由于其通用的设计，COMPUTER可以被用来提取各种输入模态的独特表示。此外，我们引入了一致性损失，以强制模态之间的预测一致性，利用多模态输入的互补信息来实现鲁棒的人体运动识别。通过在动作定位和群体活动识别任务上的大量实验，我们的方法与最先进的方法相比表现出卓越的性能。我们的代码可在https://github.com/tranxuantuyen/COMPUTER 获得。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决视频中人体行为识别的问题，现有方法主要依赖单一模态（RGB或骨骼数据），无法有效融合多模态信息，导致识别精度受限。同时，不同模态间存在表示差异，直接融合效果不佳。
核心思路：论文的核心思路是设计一个统一的神经网络架构，能够同时处理多种模态的输入，并学习它们之间的互补关系。通过引入组合查询机（COMPUTER）来建模人和环境的交互，并使用一致性损失来约束不同模态的预测结果，从而提高识别的鲁棒性和准确性。
技术框架：整体框架包含多模态输入（RGB和骨骼数据），通过COMPUTER提取特征，然后使用一致性损失进行训练。COMPUTER作为核心模块，负责建模人和环境的交互，并生成适用于不同模态的特征表示。框架的输出是人体行为的预测结果。
关键创新：论文的关键创新在于提出了COMPUTER，这是一种通用的神经网络架构，能够有效地建模人和环境在时空中的交互。与传统的特征融合方法不同，COMPUTER能够学习不同模态之间的复杂关系，并生成更具判别性的特征表示。此外，一致性损失的引入进一步增强了模型的鲁棒性。
关键设计：COMPUTER的具体结构未知，但根据描述，它应该包含某种形式的注意力机制或图神经网络，以便建模人和环境之间的关系。一致性损失的具体形式也未知，但它应该能够衡量不同模态预测结果之间的差异，并促使模型生成一致的预测。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文在动作定位和群体活动识别任务上进行了实验，结果表明该方法优于现有技术。具体性能提升幅度未知，但摘要中明确指出“与最先进的方法相比表现出卓越的性能”。代码已开源，方便复现和进一步研究。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能监控、人机交互、运动分析、康复训练等领域。例如，在智能监控中，可以利用该技术自动识别异常行为；在人机交互中，可以实现更自然的人体动作理解；在运动分析和康复训练中，可以提供更准确的动作评估和指导。
📄 摘要（原文）
Recognizing human activities in videos is challenging due to the spatio-temporal complexity and context-dependence of human interactions. Prior studies often rely on single input modalities, such as RGB or skeletal data, limiting their ability to exploit the complementary advantages across modalities. Recent studies focus on combining these two modalities using simple feature fusion techniques. However, due to the inherent disparities in representation between these input modalities, designing a unified neural network architecture to effectively leverage their complementary information remains a significant challenge. To address this, we propose a comprehensive multimodal framework for robust video-based human activity recognition. Our key contribution is the introduction of a novel compositional query machine, called COMPUTER ($\textbf{COMP}ositional h\textbf{U}man-cen\textbf{T}ric qu\textbf{ER}y$ machine), a generic neural architecture that models the interactions between a human of interest and its surroundings in both space and time. Thanks to its versatile design, COMPUTER can be leveraged to distill distinctive representations for various input modalities. Additionally, we introduce a consistency loss that enforces agreement in prediction between modalities, exploiting the complementary information from multimodal inputs for robust human movement recognition. Through extensive experiments on action localization and group activity recognition tasks, our approach demonstrates superior performance when compared with state-of-the-art methods. Our code is available at: https://github.com/tranxuantuyen/COMPUTER.