Abstract-En korrekt temporal modell är nödvändig för att analysera uppgifter som omfattar sekventiella data. Vid datorstödd kirurgisk utbildning, som är fokus för denna studie, är det ett viktigt steg mot automatiserad färdighetsbedömning att erhålla korrekta tidsmodeller. Konventionella inlärningsmetoder kan endast ha begränsad framgång på detta område på grund av otillräcklig mängd data med korrekt märkning. Vi föreslår en ny formulering som kallas Relative Hidden Markov Model och utvecklar algoritmer för att erhålla en lösning under denna formulering. Metoden kräver endast relativ rankning mellan indatapar, som är lätt tillgängliga från träningspass i målapplikationen, vilket minskar kravet på datamärkning. Den föreslagna algoritmen lär sig en modell från träningsdata så att det attribut som övervägs är kopplat till sannolikheten för indata, vilket stöder jämförelse av nya sekvenser. För utvärdering, syntetiska data används först för att bedöma resultatet av metoden, och sedan experimenterar vi med verkliga videor från en allmänt antagen kirurgisk utbildningsplattform. Experimentella resultat tyder på att det föreslagna tillvägagångssättet ger en lovande lösning på videobaserad bedömning av rörelsefärdigheter. För att ytterligare illustrera möjligheten att generalisera metoden till andra tillämpningar av temporalanalys, rapporterar vi också experiment på att använda vår modell på tal-baserad känsloigenkänning.
Zhang m.fl. REF använder relativa dolda Markov-modeller för att utvärdera mänskliga rörelsefärdigheter genom att få en rankning mellan indatapar.
Relative Hidden Markov Models for Video-Based Evaluation of Motion Skills in Surgical Training
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}