Abstract-Vi presenterar en teknik för att klassificera mänskliga handlingar som involverar objektmanipulering. Vårt fokus är att exakt skilja mellan åtgärder som är relaterade till att objektets tillstånd förändringar definierar de väsentliga skillnaderna. Vår algoritm använder ett latent variabelt villkorligt slumpmässigt fält som möjliggör modellering av spatio-temporala relationer mellan den mänskliga rörelsen och motsvarande objekt tillstånd förändringar. Vårt tillvägagångssätt innebär en faktoriserad representation som bättre möjliggör en beskrivning av orsakseffekter i det sätt på vilket mänsklig handling orsakar objekttillstånd förändringar. Nyttan med att integrera en sådan struktur i vår modell är att den möjliggör en mer exakt klassificering av aktiviteter som kan göra det möjligt för robotar att resonera kring interaktion, och att lära sig med hjälp av en hög nivå ordförråd som fångar fenomen av intresse. Vi presenterar experiment med erkännande av mänskliga handlingar, där vi visar att vår faktoriserade representation uppnår överlägsen prestanda i jämförelse med alternativa plana representationer.
Vafeias m.fl. REF använder en Dold-state CRF för att modellera mänskliga rörelser och objekt tillstånd förändringar gemensamt, denna gång för det enda syftet med aktivitetsigenkänning.
Joint classification of actions and object state changes with a latent variable discriminative model
{'venue': '2014 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2014 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}