Sammanfattning — Detta dokument beskriver en probabilistisk syntaktisk metod för att upptäcka och känna igen tidsmässigt utvidgade aktiviteter och interaktioner mellan flera agenser. Den grundläggande tanken är att dela upp problemet med erkännande i två nivåer. De lägre nivån detektioner utförs med hjälp av standard oberoende probabilistiska händelsedetektorer för att föreslå kandidat detektioner av låg nivå funktioner. Utgångarna från dessa detektorer ger ingångsströmmen för en stokastisk sammanhangsfri grammatiska tolkningsmekanism. Grammatiken och parsern ger längre tidsåtgång begränsningar, disambiguera osäkra lågnivådetektioner, och gör det möjligt att inkludera en förkunskaper om strukturen av tidsmässiga händelser i en given domän. För att uppnå ett sådant system tillhandahåller vi: 1) tekniker för att generera en diskret symbolström från kontinuerliga lågnivådetektorer; 2) utöka stokastisk kontextfri tolkning för att hantera osäkerhet i indatasymbolströmmen; 3) öka en run-time tolkningsalgoritm för att genomdriva intersymboliska begränsningar som kräver tidskonsistens mellan primitiver; och 4) utöka konsistensfiltreringen för att upprätthålla konsekventa multiobject interaktioner. Vi utvecklar ett realtidssystem och demonstrerar tillvägagångssättet i flera experiment om gestigenkänning och videoövervakning. I övervakningsapplikationen visar vi hur systemet korrekt tolkar aktiviteter av flera, interagerande objekt.
REF beskriver en probabilistisk grammatik för att upptäcka och känna igen temporalt utvidgade beteenden och interaktioner mellan flera objekt.
Recognition of visual activities and interactions by stochastic parsing
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}