MVTN: A Multiscale Video Transformer Network for Hand Gesture Recognition

📄 arXiv: 2409.03890v1 📥 PDF

作者: Mallika Garg, Debashis Ghosh, Pyari Mohan Pradhan

分类: cs.CV, cs.HC

发布日期: 2024-09-05

期刊: Eccv 2024 workshop paper

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出多尺度视频Transformer网络MVTN，用于提升动态手势识别精度。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 手势识别 多尺度特征 视频Transformer 多模态融合 深度学习 人机交互

📋 核心要点

  1. 动态手势识别面临手部姿态、形状和大小变化带来的挑战，现有方法难以有效提取多尺度特征。
  2. MVTN通过构建多尺度特征层级结构，在不同Transformer阶段提取不同维度的注意力，从而捕获不同层次的细节和上下文信息。
  3. 实验结果表明，MVTN在NVGesture和Briareo数据集上取得了state-of-the-art的性能，同时降低了计算复杂度和参数量。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的多尺度视频Transformer网络(MVTN)，用于动态手势识别。针对手势识别中手部姿态、形状和大小多变带来的挑战，MVTN通过多尺度特征层级结构来捕获手势中不同层次的细节和上下文信息，从而增强模型的能力。该多尺度层级结构通过在不同的Transformer阶段提取不同维度的注意力来实现，初始阶段建模高分辨率特征，后续阶段建模低分辨率特征。此外，该方法还利用多模态数据，包括来自NVGesture和Briareo数据集的深度图、红外数据、表面法线以及RGB图像。实验结果表明，所提出的MVTN以更低的计算复杂度和参数量实现了最先进的性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决动态手势识别问题，现有方法难以有效提取手势的多尺度特征，导致模型对于手部姿态、形状和大小变化鲁棒性不足。现有方法通常只关注单一尺度的特征，无法充分利用手势中不同层次的细节信息，限制了识别精度。

核心思路：论文的核心思路是利用多尺度特征来提升模型对手势变化的鲁棒性。通过构建多尺度特征层级结构，模型可以同时关注手势的全局信息和局部细节，从而更准确地识别手势。这种多尺度特征提取借鉴了图像处理中常用的金字塔结构的思想，但将其应用到了视频Transformer网络中。

技术框架：MVTN的整体架构是一个多阶段的Transformer网络。每个阶段提取不同尺度的特征。初始阶段处理高分辨率的输入，提取细节特征；后续阶段处理低分辨率的输入，提取全局上下文信息。每个阶段都包含Transformer编码器层，用于学习特征表示。此外，模型还融合了多模态数据，包括RGB图像、深度图、红外数据和表面法线，以提供更丰富的手势信息。

关键创新：MVTN的关键创新在于其多尺度特征提取机制。通过在不同的Transformer阶段提取不同维度的注意力，模型可以有效地捕获手势中不同层次的细节和上下文信息。这种多尺度特征提取方法与传统的单尺度特征提取方法相比，能够更好地应对手势变化带来的挑战。此外，多模态数据的融合也提升了模型的性能。

关键设计：MVTN的关键设计包括：1) 多尺度特征层级结构的构建方式，具体体现在Transformer阶段的数量和每个阶段的分辨率设置上；2) 多模态数据的融合策略，例如如何将不同模态的数据进行对齐和融合；3) Transformer编码器层的具体结构和参数设置，例如注意力头的数量和隐藏层的维度；4) 损失函数的设计，例如是否使用交叉熵损失或其他损失函数来优化模型。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

MVTN在NVGesture和Briareo数据集上取得了state-of-the-art的性能，证明了其有效性。与现有方法相比，MVTN在精度上有所提升，同时降低了计算复杂度和参数量。这表明MVTN不仅能够更准确地识别手势，而且更易于部署和应用。

🎯 应用场景

MVTN在人机交互、虚拟现实、智能家居等领域具有广泛的应用前景。例如，可以用于开发基于手势控制的智能设备，或者用于增强虚拟现实环境中的交互体验。该研究的成果有助于提升人机交互的自然性和便捷性，并为未来的智能设备和应用提供新的可能性。

📄 摘要（原文）

In this paper, we introduce a novel Multiscale Video Transformer Network (MVTN) for dynamic hand gesture recognition, since multiscale features can extract features with variable size, pose, and shape of hand which is a challenge in hand gesture recognition. The proposed model incorporates a multiscale feature hierarchy to capture diverse levels of detail and context within hand gestures which enhances the model's ability. This multiscale hierarchy is obtained by extracting different dimensions of attention in different transformer stages with initial stages to model high-resolution features and later stages to model low-resolution features. Our approach also leverages multimodal data, utilizing depth maps, infrared data, and surface normals along with RGB images from NVGesture and Briareo datasets. Experiments show that the proposed MVTN achieves state-of-the-art results with less computational complexity and parameters. The source code is available at https://github.com/mallikagarg/MVTN.