Sammanfattning Detta papper introducerar en ny probabilistisk aktivitet modellering metod som bryter återkommande sekventiella mönster som kallas motiv från dokument som ges som ord × tid räkna matriser (t.ex., videor). I denna modell representeras dokumenten som en blandning av sekventiella aktivitetsmönster (våra motiv) där blandningsvikterna definieras av motivets starttid. Nyheterna är flerfaldiga. Till skillnad från tidigare tillvägagångssätt, där ämnen endast modellerade ordens samtidiga förekomst vid en given tidpunkt, modellerar våra motiv den samtidiga och tidsmässiga ordning i vilken orden förekommer inom ett tidsfönster. För det andra, till skillnad från traditionella Dynamic Bayesian nätverk (DBN), vår modell står för det viktiga fallet där aktiviteter förekommer samtidigt i videon (men inte nödvändigtvis i synkronisering), dvs. tillkomsten av aktivitet motiv kan överlappa. Inlärningen av motiven i dessa svåra situationer möjliggörs tack vare införandet av latenta variabler som representerar aktivitetens starttider, vilket gör det möjligt för oss att implicit anpassa förekomsten av samma mönster under motivens gemensamma slutledning och deras starttider. Som en tredje nyhet, föreslår vi en allmän metod som gynnar återvinning av glesa distributioner, en mycket önskvärd egenskap i många ämnesmodellapplikationer, genom att lägga till enkla legalisering begränsningar på de sökta distributioner till datasannolikhet optimering kriterier. Vi underbygger våra påståenden med experiment på syntetiska data för att demonstrera algoritmbeteendet, och på fyra video
Varadarajan et al., Ref föreslagna motiv - en sekventiell ämnesmodell, som modellerar inte bara samtidig förekomst av ord i ett dokument utan också deras temporal ordning.
A Sequential Topic Model for Mining Recurrent Activities from Long Term Video Logs
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}