Abstract-Human aktivitetsigenkänning är en nyckelkomponent för socialt aktiverade robotar att effektivt och naturligt interagera med människor. I detta dokument utnyttjar vi det faktum att många mänskliga aktiviteter producerar karakteristiska ljud från vilka en robot kan härleda motsvarande handlingar. Vi föreslår en ny igenkänningsmetod som kallas "non-Markovian Ensemble Voice (NEV)" (non-Markovian Ensemble Voring) som kan klassificera flera mänskliga aktiviteter på ett on line-sätt utan behov av tysthetsdetektering eller ljudflödessegmentering. Dessutom kan metoden hantera aktiviteter som förlängs över odefinierade tidsperioder. I en serie experiment i verkliga efterklangsmiljöer, kan vi på ett robust sätt känna igen 22 olika ljud som motsvarar ett antal mänskliga aktiviteter i ett badrum och kök sammanhang. Vår metod överträffar flera etablerade klassificeringsmetoder.
I REF presenteras ljudbaserad mänsklig aktivitetsigenkänning med hjälp av en icke-markiv ensemble röstningsteknik.
Audio-based human activity recognition using Non-Markovian Ensemble Voting
{'venue': '2012 IEEE RO-MAN: The 21st IEEE International Symposium on Robot and Human Interactive Communication', 'journal': '2012 IEEE RO-MAN: The 21st IEEE International Symposium on Robot and Human Interactive Communication', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}