Abstract-Activity recognition of multi-individuals (ARMI) within a group, vilket är viktigt för praktiska human-centrerade robotikapplikationer såsom småbarnspedagogik, är ett särskilt utmanande och tidigare inte väl studerat problem. Vi presenterar en ny adaptiv mänsklig-centrerad (AdHuC) representation baserad på lokala spatio-temporala funktioner (LST) för att adressera ARMI i en sekvens av 3D-punktmoln. Vår mänskliga-centrerade detektor konstruerar anslutningsområden för att associera LST-funktioner med människor genom att gräva djupdata och använda en kaskad av stötfångare för att lokalisera människor i 3D utrymme. Sedan upptäcks funktioner inom varje anslutning region, som undviker att extrahera irrelevanta funktioner från dynamisk bakgrund skräp och adresser rörliga kameror på mobila robotar. Vår funktionsdeskriptor kan anpassa sitt stöd region till linjära perspektiv visa variationer och koda multi-channel information (dvs färg och djup) för att konstruera den slutliga representationen. Empiriska studier bekräftar att AdHuC representation får lovande prestanda på ARMI med hjälp av en Meka humanoid robot för att spela multi-folk Simon Says spel. Experiment på referensdataset visar vidare att vår adaptiva humancentrerade representation överträffar tidigare metoder för aktivitetsigenkänning från färgdjupsdata.
Zhang m.fl. Åtgärdade problemet med aktivitetsigenkänning för multiindivider baserat på lokala spatio-temporala funktioner där utvinning av irrelevanta funktioner från dynamisk bakgrund skräp har undvikits med hjälp av djup information REF.
Adaptive human-centered representation for activity recognition of multiple individuals from 3D point cloud sequences
{'venue': '2015 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2015 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}