Sammanfattning —Vi beskriver ett realtidssystem för datorseende och maskininlärning för att modellera och känna igen mänskliga beteenden i en visuell övervakning [1]. Systemet handlar särskilt om att upptäcka när interaktioner mellan människor uppstår och klassificera typen av interaktion. Exempel på intressanta interaktionsbeteenden är att följa en annan person, ändra sin väg för att möta en annan och så vidare. Vårt system kombinerar top-down med bottom-up information i en sluten feedback loop, med båda komponenterna använder en statistisk Bayesian strategi [2]. Vi föreslår och jämför två olika statsbaserade inlärningsarkitekturer, nämligen HMM och CHMM för modellering av beteenden och interaktioner. CHMM-modellen visar sig fungera mycket mer effektivt och exakt. Slutligen, för att ta itu med problemet med begränsade träningsdata, används ett syntetiskt aAlife-styleo utbildningssystem för att utveckla flexibla tidigare modeller för att känna igen mänskliga interaktioner. Vi visar förmågan att använda dessa a priori modeller för att korrekt klassificera verkliga mänskliga beteenden och interaktioner utan någon ytterligare inställning eller träning.
Kopplade HMMs (CHMMs) REF har använts för att modellera och känna igen mänskliga interaktioner som härrör från analysen av banorna.
A Bayesian computer vision system for modeling human interactions
{'venue': 'IEEE TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}