Abstract-Ett aktivitetsigenkänningssystem är en mycket viktig komponent för assisterande robotar, men utbildning av ett sådant system kräver vanligtvis en stor och korrekt märkt datauppsättning. De flesta av de tidigare arbetena tillåter endast utbildningsdata att ha en enda aktivitetsetikett per segment, vilket är alltför restriktivt eftersom etiketterna inte alltid är säkra. Det är därför önskvärt att tillåta flera märkningar för tvetydiga segment. I detta dokument introducerar vi metoden för mjuk märkning, som gör det möjligt för annoterare att tilldela flera viktade etiketter till datasegment. Detta är användbart i många situationer, t.ex. När etiketterna är osäkra, när en del av etiketterna saknas eller när flera annoterare tilldelar inkonsekventa etiketter. Vi behandlar aktivitetsigenkänningsuppgiften som ett sekventiellt märkningsproblem. Latentvariabler är inbäddade för att utnyttja sub-nivå semantik för bättre uppskattning. Vi föreslår en ny metod för att lära modellparametrar från mjukmärkta data i ett maxmarginalramverk. Modellen utvärderas på ett utmanande dataset (CAD-120), som fångas upp av en RGB-D-sensor monterad på roboten. För att simulera osäkerheten i dataanmärkning ändrar vi slumpmässigt etiketterna för övergångssegment. Resultaten visar på betydande förbättringar jämfört med den senaste tekniken.
Hu m.fl. REF föreslår ett aktivitetsigenkänningssystem som är utbildat från mjukmärkta data för den assisterande roboten.
Learning to Recognize Human Activities from Soft Labeled Data
{'venue': 'Robotics: Science and Systems X', 'journal': 'Robotics: Science and Systems X', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}