Challenges and Trends in Egocentric Vision: A Survey
作者: Xiang Li, Heqian Qiu, Lanxiao Wang, Hanwen Zhang, Chenghao Qi, Linfeng Han, Huiyu Xiong, Hongliang Li
分类: cs.CV, cs.AI
发布日期: 2025-03-19 (更新: 2025-09-24)
备注: This article was accepted by Machine Intelligence Research
DOI: 10.1007/s11633-025-1599-4
💡 一句话要点
综述性分析第一人称视觉理解的挑战与趋势，为AR/VR等领域提供参考。
🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 第一人称视觉 具身智能 增强现实 虚拟现实 行为识别 场景理解 多模态融合 综述
📋 核心要点
- 第一人称视觉理解面临数据采集、计算资源和算法设计等多重挑战，现有方法在复杂场景下的泛化能力有限。
- 该综述系统性地梳理了第一人称视觉场景的构成要素，并将其任务划分为主体、客体、环境和混合理解四大类。
- 论文总结了当前领域的主要挑战和发展趋势，并提供了高质量的第一人称视觉数据集概览，为未来研究提供参考。
📝 摘要（中文）
随着人工智能技术和可穿戴设备的快速发展，第一人称视觉理解已成为一个新兴且具有挑战性的研究方向，逐渐受到学术界和工业界的广泛关注。第一人称视觉通过佩戴在人身上的相机或传感器捕获视觉和多模态数据，提供了一种模拟人类视觉体验的独特视角。本文对第一人称视觉理解的研究进行了全面的综述，系统地分析了第一人称场景的组成部分，并将任务分为四个主要领域：主体理解、对象理解、环境理解和混合理解。我们详细探讨了每个类别中的子任务。我们还总结了该领域目前存在的主要挑战和趋势。此外，本文概述了高质量的第一人称视觉数据集，为未来的研究提供了宝贵的资源。通过总结最新的进展，我们预计第一人称视觉技术将在增强现实、虚拟现实和具身智能等领域得到广泛应用，并根据该领域的最新发展提出未来的研究方向。
🔬 方法详解
问题定义：第一人称视觉理解旨在使机器能够像人一样理解穿戴者所看到的世界。现有方法在处理视角变化、遮挡、运动模糊以及缺乏大规模标注数据等方面存在诸多挑战，限制了其在实际场景中的应用。此外，如何有效地融合多模态信息（如视觉、听觉、触觉等）也是一个亟待解决的问题。
核心思路：该综述的核心思路是对第一人称视觉领域的研究进行系统性的梳理和归纳，从场景构成要素和任务类型两个维度进行分析，从而为研究人员提供一个全面的视角。通过分析现有方法的优缺点，总结出当前领域面临的主要挑战和未来发展趋势。
技术框架：该综述首先介绍了第一人称视觉的概念和特点，然后将其任务划分为四个主要领域：主体理解（例如，行为识别、意图预测）、对象理解（例如，物体识别、交互检测）、环境理解（例如，场景识别、地图构建）和混合理解（例如，情境感知、人机协作）。对于每个领域，综述都详细探讨了其中的子任务，并分析了现有方法的优缺点。此外，综述还提供了高质量的第一人称视觉数据集概览。
关键创新：该综述的主要创新在于其系统性和全面性。它不仅对第一人称视觉领域的研究进行了全面的梳理和归纳，还从场景构成要素和任务类型两个维度进行了深入的分析。此外，综述还总结了当前领域面临的主要挑战和未来发展趋势，为研究人员提供了宝贵的参考。
关键设计：该综述的关键设计在于其分类体系和分析框架。通过将第一人称视觉任务划分为四个主要领域，并对每个领域中的子任务进行详细探讨，综述能够清晰地呈现该领域的研究现状和发展趋势。此外，综述还通过分析现有方法的优缺点，总结出当前领域面临的主要挑战，为未来的研究提供了明确的方向。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该综述总结了当前第一人称视觉领域的研究进展，并指出了该领域面临的主要挑战和未来发展趋势。它提供了一个全面的数据集概览，并对各种任务的性能进行了比较分析。虽然没有提供具体的性能数据，但该综述为研究人员提供了一个宝贵的资源，可以帮助他们更好地了解该领域的研究现状和发展趋势。
🎯 应用场景
第一人称视觉技术在增强现实（AR）、虚拟现实（VR）、机器人导航、辅助生活、人机交互等领域具有广泛的应用前景。例如，在AR/VR中，第一人称视觉可以提供更沉浸式的体验；在机器人导航中，可以帮助机器人更好地理解周围环境；在辅助生活中，可以帮助残疾人更好地感知世界。未来，随着技术的不断发展，第一人称视觉将在更多领域发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
With the rapid development of artificial intelligence technologies and wearable devices, egocentric vision understanding has emerged as a new and challenging research direction, gradually attracting widespread attention from both academia and industry. Egocentric vision captures visual and multimodal data through cameras or sensors worn on the human body, offering a unique perspective that simulates human visual experiences. This paper provides a comprehensive survey of the research on egocentric vision understanding, systematically analyzing the components of egocentric scenes and categorizing the tasks into four main areas: subject understanding, object understanding, environment understanding, and hybrid understanding. We explore in detail the sub-tasks within each category. We also summarize the main challenges and trends currently existing in the field. Furthermore, this paper presents an overview of high-quality egocentric vision datasets, offering valuable resources for future research. By summarizing the latest advancements, we anticipate the broad applications of egocentric vision technologies in fields such as augmented reality, virtual reality, and embodied intelligence, and propose future research directions based on the latest developments in the field.