Abstract-Idealen att modellera objekt-objekt-relationer har varit brett hävd i många scenförståelse applikationer. Men eftersom föremålen är utformade av människor och för mänskligt bruk, när vi resonerar om en mänsklig miljö, resonerar vi om det genom ett samspel mellan miljö, objekt och människor. I detta papper modellerar vi miljöer inte bara genom objekt, utan också genom latenta mänskliga poser och mänskliga objektinteraktioner. För att hantera det stora antalet latenta mänskliga poser och en stor variation av deras interaktioner med objekt, presenterar vi Infinite Latent Conditional Random Field (ILCRF) som modellerar en scen som en blandning av CRF som genereras från Dirichlet processer. I varje CRF modellerar vi objekt och objektobjektrelationer som existerande noder och kanter, och dolda mänskliga poser och mänskliga objektrelationer som latenta noder och kanter. ILCRF modellerar generativt fördelningen av olika CRF strukturer över dessa latenta noder och kanter. Vi tillämpar modellen på de utmanande tillämpningarna av 3D scenmärkning och robotscensarrangemang. I omfattande experiment visar vi att vår modell avsevärt överträffar de toppmoderna resultaten i båda tillämpningarna. Vi använder vidare vår algoritm på en robot för att arrangera objekt i en ny scen med hjälp av de två ovannämnda tillämpningarna.
Jiang Ref använder en blandning av villkorat slumpmässigt fält (CRF) för att modellera det dolda mänskliga sammanhanget och arrangera nya små objekt baserade på befintliga möbler i ett rum.
Modeling 3D Environments through Hidden Human Context
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}