관절 구조와 의미 임베딩 손실을 이용한 미세 제스처 분류

본 논문에서는 2023년 IJCAI에서 열린 MiGA 도전과제의 마이크로 제스처 분류 문제에 대해 HFUT-VUT 팀이 제안한 해결책을 간략히 소개합니다. 마이크로 제스처 분류 작업은 주어진 비디오의 동작 범주를 스켈레톤 데이터를 기반으로 인식하는 것을 목표로 합니다. 이 작업을 위해 우리는 3D-CNN(3차원 컨볼루션 신경망) 기반의 마이크로 제스처 인식 네트워크를 제안하며, 이 네트워크는 스켈레톤 및 의미 임베딩 손실을 통합하여 동작 분류 성능을 개선합니다. 결국, 우리는 마이크로 제스처 분류 도전과제에서 1위를 차지하였으며, Top-1 정확도 측면에서 2위 팀보다 1.10% 높은 성적을 거두었습니다.