En utmaning när det gäller att bygga genomträngande och smarta utrymmen är att lära sig och känna igen mänskliga aktiviteter i det dagliga livet. I detta dokument tar vi itu med detta problem och hävdar att det är fördelaktigt att utnyttja både deras typiska durationsmönster och inneboende hierarkiska strukturer när man tar itu med ADL. Vi utnyttjar effektiv duration modellering med hjälp av romanen Coxian distribution för att bilda den Coxianska dolda semi-Markov modellen (CxHSMM) och tillämpa den på problemet med att lära och erkänna ADLs med komplexa temporal beroenden. Den Coxianska durationsmodellen har flera fördelar jämfört med befintlig durationsparameterisering med hjälp av multinomiska eller exponentiella familjedistributioner, inklusive dess täthet i utrymmet för icke-negativa distributioner, lågt antal parametrar, beräkningseffektivitet och förekomsten av slutna skattningslösningar. Vidare kombinerar vi både hierarkiska och durationsförlängningar av den dolda Markov-modellen (HMM) för att bilda den nya växlingen av den dolda semi-Markov-modellen (SHSMM) och empiriskt jämföra dess prestanda med befintliga modeller. Modellen kan lära sig vad en passagerare normalt gör under dagen från osegmenterade träningsdata och sedan utföra online aktivitetsklassificering, segmentering och abnormitetsdetektering. Experimentella resultat visar att Coxian modellering överträffar en rad baslinjemodeller för uppgiften aktivitet segmentering. Vi uppnår också en igenkänningsnoggrannhet som är konkurrenskraftig mot den nuvarande moderna multinomiska durationsmodellen, samtidigt som vi får en betydande minskning av beräkningen. Dessutom tyder valet av modell för korsvalidering på antalet faser K i Coxian på att endast ett litet K krävs för att uppnå optimal prestanda. Slutligen testas våra modeller ytterligare i en mer utmanande miljö där spårningen ofta går förlorad och aktiviteterna överlappar varandra avsevärt. Med en liten mängd etiketter som levereras under utbildningen i ett delvis övervakat inlärningsläge kan våra modeller återigen leverera tillförlitliga prestanda, återigen med ett litet antal faser, vilket gör vårt föreslagna ramverk till ett attraktivt val för aktivitetsmodellering.
Duong m.fl. föreslog en Coxiansk dold semi-Markov modell (CxHSMM) för erkännande av mänskliga aktiviteter i det dagliga livet (ADL) REF.
Efficient duration and hierarchical modeling for human activity recognition
{'venue': 'Artif. Intell.', 'journal': 'Artif. Intell.', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}