Aktivitetsigenkänning är en viktig komponent för att skapa intelligenta, multiagentsystem. Intrinsiskt är aktivitetsigenkänning ett tidsbetingat klassificeringsproblem. I detta dokument jämför vi två modeller för tidsklassificering: dolda Markovmodeller (HMM), som länge har tillämpats på problemet med aktivitetsigenkänning, och villkorade slumpmässiga fält (CRF). CRF:er är diskriminerande modeller för märkning av sekvenser. De är beroende av hela observationssekvensen, vilket gör att det inte behövs några självständighetsantaganden mellan observationerna. Konditioneringen av observationerna utökar kraftigt den uppsättning funktioner som kan införlivas i modellen utan att bryta mot dess antaganden. Med hjälp av data från en simulerad robottag domän, vald eftersom den är multiagent och producerar komplexa interaktioner mellan observationer, utforskar vi skillnaderna i prestanda mellan den diskriminativa utbildade CRF och den generativa HMM. Dessutom undersöker vi effekten av att införliva funktioner som bryter mot oberoende antaganden mellan observationer; sådana egenskaper är vanligtvis nödvändiga för hög klassificering noggrannhet. Vi finner att den diskriminerande utbildade CRF presterar såväl som eller bättre än en HMM även när modellens funktioner inte bryter mot HMM:s självständighetsantaganden. I fall där funktioner är beroende av observationer från många tidssteg, bekräftar vi att CRF är robusta mot eventuell försämring av prestanda.
Vail m.fl. Ref jämförde CRF och HMM i detalj och drog slutsatsen att CRF fungerar lika bra som HMM eller bättre än HMM.
Conditional random fields for activity recognition
{'venue': "AAMAS '07", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}