Abstract-Aktivitetsigenkänning är mycket användbart i scenarier där robotar interagerar med, övervakar eller hjälper människor. Under de senaste åren har många typer av aktiviteter - enstaka handlingar, två personer interaktioner eller egocentriska aktiviteter, för att nämna några - analyserats. Medan traditionella metoder behandlar sådana typer av aktiviteter separat, bör en autonom robot kunna upptäcka och känna igen flera typer av aktiviteter för att effektivt fullgöra sina uppgifter. Vi föreslår en metod som i sig kan upptäcka och känna igen aktiviteter av olika typer som sker i följd eller samtidigt. Vi presenterar en ny enhetlig deskriptor, Relation History Image (RHI), som kan extraheras från alla aktivitetstyper vi är intresserade av. Vi formulerar sedan en optimeringsprocedur för att upptäcka och känna igen aktiviteter av olika slag. Vi tillämpar vår strategi på ett nytt dataset registrerat ur ett robotcentrerat perspektiv och utvärderar systematiskt dess kvalitet jämfört med flera baslinjer. Slutligen visar vi hur effektiv RHI-deskriptorn är på offentligt tillgängliga datauppsättningar som gör omfattande jämförelser.
Gori m.fl. I REF föreslås en funktionsbeskrivning som kallas relationshistoriabild och som tar fram information från skelettleder och djupbilder.
Multi-Type Activity Recognition in Robot-Centric Scenarios
{'venue': 'IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L), 1(1):593-600, 2016', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}