Abstract-En viktig aspekt av människans perception är förväntan, som vi i stor utsträckning använder i våra dagliga aktiviteter när vi interagerar med andra människor såväl som med vår omgivning. Att förutse vilka aktiviteter en människa kommer att göra härnäst (och hur) kan göra det möjligt för en hjälprobot att planera framåt för reaktiva reaktioner. Dessutom kan förväntan till och med förbättra detektionsnoggrannheten i tidigare aktiviteter. Utmaningen är dock tvåfaldig: Vi måste fånga den rika kontexten för att modellera aktiviteter och objektförmögenhet, och vi måste förutse fördelningen över ett stort utrymme av framtida mänskliga aktiviteter. I detta arbete representerar vi varje möjlig framtid med hjälp av ett förutseende temporalt villkorligt slumpmässigt fält (ATCRF) som modellerar de rika rumsliga-temporala relationerna genom objektförmågor. Vi betraktar sedan varje ATCRF som en partikel och representerar fördelningen över potentiella framtider med hjälp av en uppsättning partiklar. I en omfattande utvärdering av CAD-120 human aktivitet RGB-D dataset visar vi först att förväntan förbättrar resultaten från hjärtdetektering. Vi visar sedan att för nya ämnen (som inte setts i träningssetet) får vi en aktivitetsförväntning noggrannhet (definierad som om en av de tre bästa förutsägelserna faktiskt inträffade) på 84,1, 74,4 och 62,2 procent för en förväntanstid på 1, 3 respektive 10 sekunder. Slutligen visar vi också en robot som använder vår algoritm för att utföra några reaktiva svar.
Koppula m.fl. REF använde senare ett förutseende tidsbundet villkorat slumpmässigt fält för att modellera de rumsliga-temporala relationerna genom objektförmågor.
Anticipating Human Activities Using Object Affordances for Reactive Robotic Response
{'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']}