Detta dokument presenterar en ny människa-objekt-objekt (HOO) interaktion råd lärande metod som modellerar interaktion rörelser mellan parade objekt på ett humanobjekt-objekt sätt och använda rörelse modeller för att förbättra objektigenkänning tillförlitlighet. Den medfödda interaktionsförmögenheten hos de parade objekten är modellerad utifrån en uppsättning märkta träningsdata som innehåller relativa rörelser hos de parade objekten, mänskliga handlingar och objektetiketter. Den inlärda kunskapen om parrelationen representeras med ett Bayesian Network och det utbildade nätverket används för att förbättra igenkänningen av objektens tillförlitlighet.
Dessutom har man också föreslagit en metod för att lära sig mänskliga objekt (HOO) för att förbättra objektigenkänningens tillförlitlighet.
Human-object-object-interaction affordance
{'venue': '2013 IEEE Workshop on Robot Vision (WORV)', 'journal': '2013 IEEE Workshop on Robot Vision (WORV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}