Abstract-Vi föreslår en allmän arkitektur för åtgärder (mimicking) och program (gesur) nivå visuell imitation. Åtgärdsnivå imitation omfattar två moduler. Utgångspunkten Transformation (VPT) utför en "rotation" för att anpassa demonstratorns kropp till inlärarens. Visuo-Motor Map (VMM) kartlägger denna visuella information till motordata. För programnivå (gesur) imitation, finns det en ytterligare modul som gör det möjligt för systemet att känna igen och generera sin egen tolkning av observerade gester för att producera liknande gester / mål i ett senare skede. Förutom det holistiska synsättet på problemet skiljer sig vår strategi från det traditionella arbetet i i) användningen av motorisk information för gestigenkänning; ii) användning av sammanhang (t.ex. objektförmågor) för att fokusera uppmärksamheten på igenkänningssystemet och minska tvetydigheter, och iii) använda ikoniska bildrepresentationer för handen, i motsats till att montera kinematiska modeller till videosekvensen. Detta tillvägagångssätt motiveras av upptäckten av visuomotoriska neuroner i F5-området i den macaque hjärnan som tyder på att gestigenkänning/imitering utförs i motoriska termer (mirror) och förlitar sig på användning av objektförmågor (kanoniska) för att hantera tvetydiga handlingar. Våra resultat visar att detta tillvägagångssätt kan överträffa mer konventionella (t.ex. rent visuella) metoder.
Lopes m.fl. REF använder sammanhang från objekt i termer av möjliga greppord för att fokusera uppmärksamheten på deras igenkänningssystem.
Visual learning by imitation with motor representations
{'venue': 'IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B (Cybernetics)', 'journal': 'IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B (Cybernetics)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}