プライバシーに敏感な人間の姿勢の推定のための高精度ミリ波レーダーデータセット

科学分野:

• コンピュータ・ビジョン
• センサー技術
• 人とコンピュータの相互作用

背景:

• プライバシーに敏感な環境では,人間のポーズ推定 (HPE) の非視覚感知が必要です.
• ミリメートル波 (mmWave) レーダーは有望な代替手段ですが,高精度で注釈されたデータセットがありません.
• 既存の方法は 視覚センサーに依存しており プライバシーの危険性があります

研究 の 目的:

• プライバシーを守るHPEのための最初のmmWaveレーダーデータセットであるmmFree-Poseを紹介します.
• 繊細な領域でのRFセンシングを進めるために,高品質で視覚的なデータセットを提供します.
• 非視覚的な人間の活動認識とモニタリングに関する研究を促進する.

主な方法:

• VDSuit-Fullモーションキャプチャとミリ波レーダーを同期する新しいビジュアルフリーフレームワークを開発しました.
• 視覚センサーなしでジェスチャーや落下を含む10以上の行動をカバーするデータを収集します.
• アノテーションの信頼性を保ちながら 視覚的なデータの漏れを排除します

主要な成果:

• mmFree-Poseデータセットには,3D mmWaveレーダー点雲 (ドップラー速度,強度) が含まれています.
• 精密な23関節の骨格の注釈と全身の動きのシーケンス
• 挑戦的なシナリオを組み込みます 閉塞,様々な角度,そして複数の主題.

結論:

• mmFree-Poseは,家庭でのモニタリングのためのRFセンシングでプライバシーに適合するデータセットの必要性を解決します.
• このデータセットは,ミリ波レーダーの能力と現実世界のプライバシーに関する懸念のギャップを埋めています.
• 繊細な環境で,強固でプライバシーを守る人間のポーズ評価を可能にします.