Detta dokument beskriver integreringen av saknade observationsdata med dolda Markov modeller för att skapa ett ramverk som kan segmentera och klassificera enskilda åtgärder från en ström av mänsklig rörelse med hjälp av en ofullständig 3D human pose uppskattning. Baserat på detta ramverk tränas en modell för att automatiskt segmentera och klassificera en aktivitetssekvens i dess beståndsdelar under påverkan. Detta uppnås genom att man inför åtgärdsetiketter i observationsvektorn och sätter dessa etiketter som saknade data under inferencing, vilket tvingar systemet att dra slutsatser om sannolikheten för varje åtgärdsetikett. Dessutom ger saknade data erkännandenivå stöd för ocklusioner och ofullständig siluett segmentering, vilket gör det möjligt att använda en snabb (realtid) innebär uppskattning som delegerar bördan av att hantera oupptäckta lemmar på åtgärdsigenkänningssystemet. Resultaten visar att användningen av saknade data för segmentaktiviteter är en korrekt och elegant metod. Dessutom kan åtgärdsigenkänning vara korrekt även när nästan hälften av pose-funktionen saknas på grund av ocklusioner, eftersom inte alla pose-data är viktiga hela tiden.
Saknade data i HMM används också för att underlätta automatisk segmentering av en aktivitet (t.ex. utskrift av ett dokument i detta dokument) i dess beståndsdelar REF.
Robust Recognition and Segmentation of Human Actions Using HMMs with Missing Observations
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}