I en bärbar kameravideo ser vi vad kamerabäraren ser. Detta gör det lätt att veta ungefär vad han valde att titta på, men det avslöjar inte omedelbart när han var engagerad i miljön. I synnerhet, i vilka ögonblick dröjde hans fokus, när han stannade upp för att samla mer information om något han såg? Att veta detta svar skulle gynna olika tillämpningar i video summering och förstärkt verklighet, men tidigare arbete fokuserar enbart på "vad" frågan (uppskattning Saliency, blick) utan att överväga "när" (engagemang). Vi föreslår ett inlärningsbaserat tillvägagångssätt som använder långsiktiga egorörelser för att upptäcka engagemang, särskilt i surfscenarier där man ofta tar in ny visuell information (t.ex. shopping, turnerande). Vi introducerar en stor, rikt kommenterad datauppsättning för ego-engagemang som är den första i sitt slag. Vårt tillvägagångssätt överträffar ett brett spektrum av befintliga metoder. Vi visar engagemang kan upptäckas väl oberoende av både scenutseende och kamerabärarens identitet.
Su och Grauman Ref föreslår ett inlärningsbaserat tillvägagångssätt för att upptäcka användarengagemang genom att använda långsiktiga självupptagna signaler.
Detecting Engagement in Egocentric Video
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}