SHREC 2022 Track on Online Detection of Heterogeneous Gestures

要約

このペーパーでは、3D手のポーズのシーケンスから異種ジェスチャをオンラインで認識する方法を評価するために組織されたコンテストの結果を示します。
タスクは、さまざまなポーズとモーション機能を特徴とする16クラスの辞書に属するジェスチャの検出です。
データセットは、ジェスチャーが重要でない動きと交互に配置されているハンドトラッキングデータの連続シーケンスを特徴としています。
データは、複合現実の相互作用の現実的なユースケースでHololens2フィンガートラッキングシステムを使用してキャプチャされています。
評価は、検出性能だけでなく、待ち時間や誤検知にも基づいており、提案されたアルゴリズムに基づく実用的なインタラクションツールの実現可能性を理解することができます。
コンテストの評価の結果は、提案されたアルゴリズムの計算コストが十分に低い一方で、認識エラーを減らすためにさらなる研究の必要性を示しています。

要約(オリジナル)

This paper presents the outcomes of a contest organized to evaluate methods for the online recognition of heterogeneous gestures from sequences of 3D hand poses. The task is the detection of gestures belonging to a dictionary of 16 classes characterized by different pose and motion features. The dataset features continuous sequences of hand tracking data where the gestures are interleaved with non-significant motions. The data have been captured using the Hololens 2 finger tracking system in a realistic use-case of mixed reality interaction. The evaluation is based not only on the detection performances but also on the latency and the false positives, making it possible to understand the feasibility of practical interaction tools based on the algorithms proposed. The outcomes of the contest’s evaluation demonstrate the necessity of further research to reduce recognition errors, while the computational cost of the algorithms proposed is sufficiently low.

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