인간-객체 상호작용 탐지를 위한 스켈레톤 인식 그래프 컨볼루션 네트워크

인간-객체 상호작용을 탐지하는 것은 시각적 장면을 포괄적으로 이해하는 데 필수적이다. 특히 인간과 객체 간의 공간적 연결은 상호작용을 추론하는 데 중요한 단서가 된다. 이를 위해 우리는 인간-객체 상호작용 탐지를 위한 스켈레톤 인식 그래프 컨볼루션 네트워크(SGCN4HOI)를 제안한다. 본 네트워크는 인간 키포인트와 객체 키포인트 간의 공간적 연결을 활용하여 그래프 컨볼루션을 통해 세부적인 구조적 상호작용을 포착한다. 또한 이러한 기하학적 특징을 인간-객체 쌍으로부터 얻은 시각적 특징과 공간적 구성 특징과 융합한다. 더불어 객체의 구조 정보를 더 잘 보존하고 인간-객체 상호작용 탐지에 기여하기 위해, 새로운 스켈레톤 기반 객체 키포인트 표현 방식을 제안한다. SGCN4HOI의 성능은 공개 벤치마크인 V-COCO 데이터셋에서 평가되었다. 실험 결과, 제안하는 방법은 기존의 포즈 기반 모델들을 초월하며, 다른 모델들과 비교해 경쟁력 있는 성능을 보였다.