BILTS: A novel bi-invariant local trajectory-shape descriptor for rigid-body motion

要約

動作と確立された動作モデルとの類似性を測定することは、動作の分析、認識、生成、および適応にとって非常に重要です。
多様なコンテキストにわたる類似性測定を強化するために、不変モーション記述子が提案されています。
ただし、剛体の動きの場合、双不変、つまり動きの記述に使用される物体と世界の両方の参照フレームに対して不変である不変記述子はほとんど存在しません。
さらに、特異点に対する堅牢性には限界があります。
この論文では、新しい Bi-Invariant Local Trajectory-Shape 記述子 (BILTS) と、対応する非類似性尺度を紹介します。
BILTS と既存の記述子の間の数学的関係が導出され、それらの特性についての新たな洞察が得られます。
この論文には、BILTS 記述子から動きを再現するアルゴリズムも含まれており、その双方向性と軌道生成への有用性を実証しています。
日常生活活動のデータセットを使用した実験による検証では、バイインバリアント ISA 記述子と比較して BILTS 記述子の堅牢性が高いことが示されています。
このより高い堅牢性は、動きの認識と一般化のための二不変記述子のさらなる適用をサポートします。

要約(オリジナル)

Measuring the similarity between motions and established motion models is crucial for motion analysis, recognition, generation, and adaptation. To enhance similarity measurement across diverse contexts, invariant motion descriptors have been proposed. However, for rigid-body motion, few invariant descriptors exist that are bi-invariant, meaning invariant to both the body and world reference frames used to describe the motion. Moreover, their robustness to singularities is limited. This paper introduces a novel Bi-Invariant Local Trajectory-Shape descriptor (BILTS) and a corresponding dissimilarity measure. Mathematical relationships between BILTS and existing descriptors are derived, providing new insights into their properties. The paper also includes an algorithm to reproduce the motion from the BILTS descriptor, demonstrating its bidirectionality and usefulness for trajectory generation. Experimental validation using datasets of daily-life activities shows the higher robustness of the BILTS descriptor compared to the bi-invariant ISA descriptor. This higher robustness supports the further application of bi-invariant descriptors for motion recognition and generalization.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google