Att kunna upptäcka och känna igen mänskliga aktiviteter är viktigt för att göra personliga assisterande robotar användbara för att utföra hjälpuppgifter. Utmaningen är att utveckla ett system som är billigt, pålitligt i ostrukturerade hemmiljöer och även enkelt att använda. I detta papper använder vi en RGBD-sensor (Microsoft Kinect) som ingångssensor, och presentera inlärningsalgoritmer för att härleda aktiviteterna. Vår algoritm är baserad på en hierarkisk maximal entropi Markov modell (MEMM). Den anser att en persons verksamhet består av en uppsättning underaktiviteter och drar slutsatsen att grafstrukturen i två skikt bygger på en dynamisk programmeringsmetod. Vi testar vår algoritm för att upptäcka och känna igen tolv olika aktiviteter som utförs av fyra personer i olika miljöer, såsom ett kök, ett vardagsrum, ett kontor, etc., och uppnå en genomsnittlig prestanda på 84,3% när personen sågs tidigare i träningssetet (och 64,2% när personen inte sågs tidigare).
Sung et al Ref betraktar en mänsklig aktivitet som en kombination av en uppsättning underaktiviteter över hela sekvenser.
Human Activity Detection from RGBD Images
{'venue': 'In AAAI workshop on Pattern, Activity and Intent Recognition (PAIR', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}