Sammanfattning Denna artikel presenterar en probabilistisk algoritm för att representera och lära sig komplexa manipulationer som utförs av människor i vardagen. Arbetet bygger på det multi-level Hierarkical Hidden Markov Model (HHMM) ramverket som gör det möjligt att bryta ner långsiktiga komplexa manipuleringsaktiviteter i abstraktionslager där byggstenarna kan representeras av enklare aktionsmoduler som kallas aktion primitiver. På så sätt kan kunskapen om mänskliga uppgifter sammanställas i en kompakt och effektiv representation som till exempel kan överföras till en robot för imitation. Det viktigaste bidraget är användningen av en robust ram som kan hantera osäkerheten eller ofullständiga data, och förmågan att representera beteenden på flera abstraktionsnivåer för förbättrad generalisering. Aktivitetsdata från 3D-videosekvensering av mänsklig manipulation av olika föremål som hanteras i vardagen används för utvärdering. En jämförelse med en blandad generativ-dicriminativ hybridmodell HHMM/SVM (Support Vector Machine) presenteras också för att lägga till stränghet för att belysa fördelarna med det föreslagna tillvägagångssättet mot jämförbara state of the art techniques.
Patel m.fl. REF använde Heirarkical Hidden Markov Modeller för att tillåta representation av mänskliga beteenden på flera nivåer av abstraktion för modulär överföring av uppgift kunskap till en robot.
Learning object, grasping and manipulation activities using hierarchical HMMs
{'venue': None, 'journal': 'Autonomous Robots', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}