Vi presenterar en metod för att analysera bilder tagna från en passiv egocentrisk bärbar kamera tillsammans med kontextuell information, såsom tid och veckodag, för att lära sig och förutsäga vardagliga aktiviteter hos en individ. Vi samlade in en datauppsättning på 40 103 egocentriska bilder under en 6-månadersperiod med 19 aktivitetsklasser och demonstrerar fördelarna med djupinlärningsteknik för att lära sig och förutsäga dagliga aktiviteter. Klassificering sker med hjälp av ett Convolutional Neural Network (CNN) med en klassificeringsmetod som vi introducerar som kallas en sen fusionsensemble. Denna sena fusionsensemble innehåller relevant kontextuell information och ökar vår klassificeringsnoggrannhet. Vår teknik uppnår en total noggrannhet på 83,07% när det gäller att förutsäga en persons aktivitet över de 19 aktivitetsklasserna. Vi visar också några lovande resultat från ytterligare två användare genom att finjustera klassificeringen med en dag av träningsdata.
Castro m.fl. REF förutsäger dagliga aktiviteter från egocentriska bilder med hjälp av djupt lärande.
Predicting Daily Activities From Egocentric Images Using Deep Learning
{'venue': "ISWC '15 Proceedings of the 2015 ACM International Symposium on Wearable Computers - Pages 75-82", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}