Abstract-Vi tar upp problemet med att känna igen sekvenser av mänskliga interaktionsmönster i möten, med målet att strukturera dem i semantiska termer. De undersökta mönstren är i sig gruppbaserade (definierade genom mötesdeltagarnas individuella aktiviteter och deras samspel) och multimodala (som fångas av kameror och mikrofoner). Genom att definiera en korrekt uppsättning individuella åtgärder kan gruppåtgärder modelleras som en tvåskiktsprocess, en som modellerar grundläggande individuella aktiviteter från lågnivå-audiovisuella (AV) funktioner, och en annan som modellerar interaktioner. Vi föreslår en två lager dold Markov modell (HMM) ram som genomför ett sådant koncept på ett principfast sätt, och som har fördelar jämfört med tidigare verk. För det första, genom att bryta ner problemet hierarkiskt utförs inlärning på lågdimensionella observationsutrymmen, vilket resulterar i enklare modeller. För det andra är vår ram lättare att tolka, eftersom både individuella åtgärder och gruppåtgärder har en tydlig innebörd och därmed lättare att förbättra. För det tredje kan olika HMM användas i varje lager, för att bättre återspegla karaktären av varje delproblem. Vår ram är allmän och extensibel, och vi illustrerar den med en uppsättning av åtta grupp åtgärder, med hjälp av en offentlig 5-timmars möte corpus. Experiment och jämförelse med ett HMM-baslinjesystem i ett enda skikt visar dess giltighet. Index Terms-Human interaktion erkännande, multimodal bearbetning och multimedia applikationer, statistiska modeller.
Zhang m.fl. REF använde två lager dolda Markov-modeller (HMM) för att känna igen gruppåtgärder, där ett lager modellerar de grundläggande individuella aktiviteterna från audiovisuella funktioner, och de andra modellerna interaktioner mellan de enskilda aktiviteterna.
Modeling individual and group actions in meetings with layered HMMs
{'venue': 'IEEE Transactions on Multimedia', 'journal': 'IEEE Transactions on Multimedia', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}