Ahstract-Förmågan att lära sig av mänskliga demonstrationer är avgörande för robotar i mänskliga miljöer. De aktivitetsmodeller som roboten bygger från observation måste ta hänsyn till både den mänskliga rörelsen och de inblandade objekten. Objektmodeller som utformats för detta ändamål bör återspegla objektets roll i verksamheten - dess funktion, eller överkomlighet. Det viktigaste bidraget i detta dokument är att representera objekt direkt i form av deras interaktion med mänskliga händer, snarare än i form av utseende. Detta möjliggör en direkt representation av objektförmågor/funktion, samtidigt som den är robust för skillnader i utseende inom klassen. Objekthypoteser extraheras först från en videosekvens som spår av tillhörande bildsegment. Objekthypoteserna kodas som strängar, där ordförrådet motsvarar olika typer av interaktion med mänskliga händer. Likheten mellan två sådana objektdeskriptorer kan mätas med hjälp av en strängkärna. Experiment visar dessa funktionella deskriptorer för att fånga skillnader och likheter i objekt affor danser/funktion som inte representeras av utseende.
I vårt tidigare arbete REF föreslår vi att objekt ska beskrivas direkt med avseende på deras funktionalitet.
Functional object descriptors for human activity modeling
{'venue': '2013 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'journal': '2013 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}