Abstract-Att kunna upptäcka och känna igen mänskliga aktiviteter är viktigt för flera tillämpningar, inklusive personliga hjälpmedel robotik. I detta dokument utför vi detektering och igenkänning av ostrukturerad mänsklig aktivitet i ostrukturerade miljöer. Vi använder en RGBD-sensor (Microsoft Kinect) som ingångssensor och beräknar en uppsättning funktioner baserade på mänsklig pose och rörelse, samt baserat på bild- och punktmolnsinformation. Vår algoritm är baserad på en hierarkisk maximal entropi Markov modell (MEMM), som anser att en persons aktivitet består av en uppsättning underaktiviteter. Vi kan härleda den tvåskiktade grafstrukturen med hjälp av en dynamisk programmeringsmetod. Vi testar vår algoritm på att upptäcka och känna igen tolv olika aktiviteter som utförs av fyra personer i olika miljöer, såsom ett kök, ett vardagsrum, ett kontor, etc., och uppnå bra prestanda även när personen inte sågs tidigare i träningssetet.
Sung m.fl. REF delade upp den mänskliga verksamheten i underaktiviteter och modellera den hierarkiska strukturen med maximal entropi Markov-modell.
Unstructured Human Activity Detection from RGBD Images
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}