Human Gesture and Gait Analysis for Autism Detection

要約

タイトル：自閉症検出のための人間のジェスチャーと歩行分析
要約：自閉症の診断には、状態の多様性と早期検出の難しさがあります。自閉症の異常な歩行やジェスチャーパターンは、診断のために重要な洞察を提供できます。これらのデータは侵入的ではない方法で効率的に収集でき、早期介入を促進してポジティブな結果を最適化できます。既存の研究では、自閉症と顔の表情や視線の特徴を関連付けることが主に研究されています。しかし、自閉症に特有の微妙な変化や特性を明らかにすることができる動きやジェスチャーパターンを調べた研究は非常に少ない。このギャップを埋めるために、我々はジェスチャーや歩行活動の分析を提示し、ビデオを用いて自閉症の子供たちを特定し、自閉症診断観察スケジュールのスコアを回帰して、彼らの状態の深刻度を評価することを提案します。私たちの提案する架構は、以下に述べる2つの重要な要素に焦点を当てています。 (1)異常なジェスチャーパターンを示す効果的な特徴表現、および (2)別のデータモダリティを明示的に使用することなく、多角的な視点から自閉症との関係を包括的に理解するための2つのストリームの共同学習フレームワーク。実験結果は、ジェスチャーや歩行活動のビデオを用いて自閉症の分析を行う事の有効性を示しています。

– 自閉症の診断が早期検出のために重要だが、自閉症の状態の多様性がそれを困難にしている
– 自閉症の異常な歩行やジェスチャーパターンを収集することで、診断の洞察が得られると考えられる
– 既存研究では、顔の表情や視線特徴と自閉症を関連づけることが研究されているが、動きやジェスチャーのパターンについて調査されていない
– 自閉症の状態の深刻度を評価するために、自閉症の子供たちの歩行やジェスチャーの分析を行い、自閉症診断観察スケジュールのスコアを回帰させることを提案する
– ジェスチャーや歩行活動のビデオを用いて自閉症の分析を行うことが有効であることが実験結果から示唆されている

要約(オリジナル)

Autism diagnosis presents a major challenge due to the vast heterogeneity of the condition and the elusive nature of early detection. Atypical gait and gesture patterns are dominant behavioral characteristics of autism and can provide crucial insights for diagnosis. Furthermore, these data can be collected efficiently in a non-intrusive way, facilitating early intervention to optimize positive outcomes. Existing research mainly focuses on associating facial and eye-gaze features with autism. However, very few studies have investigated movement and gesture patterns which can reveal subtle variations and characteristics that are specific to autism. To address this gap, we present an analysis of gesture and gait activity in videos to identify children with autism and quantify the severity of their condition by regressing autism diagnostic observation schedule scores. Our proposed architecture addresses two key factors: (1) an effective feature representation to manifest irregular gesture patterns and (2) a two-stream co-learning framework to enable a comprehensive understanding of its relation to autism from diverse perspectives without explicitly using additional data modality. Experimental results demonstrate the efficacy of utilizing gesture and gait-activity videos for autism analysis.

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